本研究探讨了自然语言变换器在国际象棋中的应用，提出了ChessGPT模型，通过训练生成合理策略，强调完整游戏历史对模型表现的重要性。结合强化学习和自然语言分析，研究开发了LEAP语料库，解决了棋类文本资源不足的问题，展示了大规模数据集对模型性能的影响。