GPT（Generative Pretrained Transformer）是一种基于Transformer架构的自然语言生成模型，由OpenAI开发。它是一个预训练模型，即在大规模的无标记文本语料库上训练而成，能够生成自然流畅的语言文本。GPT目前已经发布到第三代（GPT-3），它具有强大的文本生成和问答能力，在测试中表现出色。
GPT模型的关键在于先对大规模无标记文本语料库进行预训练，获得词汇表、字向量、注意力机制等相关信息。然后对特定的下游任务进行针对性的微调，以进一步提升模型的精度。预训练部分使用的是无监督的学习方法，即不需要人工标注数据，提高了训练效率和数据使用率。
GPT模型中的核心是Transformer，它是一种基于编码器-解码器框架的神经网络，能够处理任意长度的序列数据。编码器和解码器都由多个相同的层级组成，每个层级都包含多头自注意力机制和前向神经网络，使得模型能够理解输入序列的上下文信息。整个网络中的注意力机制是通过对输入序列不同位置之间的交互进行建模，从而对不同位置和维度上的信息进行加权和汇聚。
总之，GPT是一种强大的语言生成模型，基于Transformer架构和预训练技术，能够处理各种自然语言处理任务。