要生成标题的GPT-2模型，可以使用以下步骤进行解决：

1. 数据准备：收集具有标题的文本数据集。可以使用新闻文章、博客文章、论文摘要等。确保每个样本都有一个明确的标题。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，例如标记化、删除停用词、将文本转换为数字表示等。可以使用NLTK、spaCy或其他NLP库来处理文本数据。

3. 构建模型：使用GPT-2或GPT-2的变体作为生成标题的模型。可以使用Hugging Face提供的transformers库来加载预训练的GPT-2模型。具体代码示例如下：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练的GPT-2模型和分词器
model_name = 'gpt2'  # 或者 'gpt2-medium', 'gpt2-large', 'gpt2-xl'，根据需要选择模型大小
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 准备输入文本
input_text = "这是一篇新闻报道。"

# 分词和编码输入文本
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

# 生成标题
output = model.generate(input_ids, max_length=20, num_return_sequences=1, 
                        early_stopping=True)

# 解码生成的标题
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("生成的标题：", output_text)

在上述代码中，我们首先加载了预训练的GPT-2模型和分词器。然后，我们准备了输入文本，并将其分词和编码为模型可以理解的输入表示。接下来，我们使用generate函数生成标题，并使用分词器解码生成的标题。最后，我们打印生成的标题。

请注意，上述代码仅为示例，具体实现可能需要根据您的需求进行调整。