GPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，由OpenAI于2018年首次提出。GPT模型的设计基于Transformer模型，这是一种用于序列建模的神经网络结构。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer模型使用了自注意力机制，可以更好地处理长序列和并行计算，因此具有更好的效率和性能。
GPT模型通过在大规模文本语料库上进行无监督的预训练来学习自然语言的语法、语义和语用等知识。预训练过程分为两个阶段：在第一个阶段，模型需要学习填充掩码语言模型（Masked Language Modeling，MLM）任务，即在输入的句子中随机掩盖一些单词，然后让模型预测这些单词；在第二个阶段，模型需要学习连续文本预测（Next Sentence Prediction，NSP）任务，即输入一对句子，模型需要判断它们是否是相邻的。
预训练完成后，可以将模型微调到特定的任务上，以获得更好的性能。微调任务通常是一些有标注的数据集，例如情感分析、文本分类、问答系统、机器翻译等。由于GPT模型已经具有自然语言的基本知识，因此可以通过微调任务来提高模型的性能。
GPT模型已经有多个版本，其中最新的是GPT-3，它是目前最大的自然语言处理模型，拥有1750亿个参数。GPT-3可以完成许多自然语言处理任务，例如文本生成、翻译、问答、文本摘要、自动文本补全等。其性能已经接近或超越了一些人类专业领域的表现。GPT模型的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展，并在很多实际应用中产生了巨大的影响。