1. 项目模块：
数据预处理模块：这个模块负责对训练数据进行清洗、标准化和预处理，例如删除无效数据、分割数据集等。
模型训练模块：这个模块负责定义GPT模型的结构和参数，并使用训练数据对其进行训练。选择TensorFlow来实现GPT模型的训练过程。
模型评估模块。
应用模块：搭建一个视频自动生成程序。
2. 我的任务：
爬虫并进行数据预处理；使用分布式训练来加快训练速度；超参数调优：GPT模型具有多个超参数，如层数、隐藏单元数等。调整这些超参数对模型的性能和效果至关重要。你可以使用交叉验证、网格搜索或自动化调参工具来优化超参数选择。

过拟合和模型调优：GPT模型可能会面临过拟合的问题，即在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。你可以采用正则化技术（如dropout）或早停策略来缓解过拟合，并进行模型调优以提高性能。