GPT是壹個基於深度學習的語言模型。它采用轉換器架構、預訓練技術和微調方法來解決自然語言處理(NLP)中的各種任務，如語言生成、分類和翻譯。GPT最早由OpenAI團隊提出，采用多層變壓器編解碼結構。
GPT還以無監督的方式進行大規模的預訓練，並使用微調技術對不同的NLP任務進行微調。以便GPT可以根據不同的NLP任務和輸入上下文生成後續輸出；還可以實現句子級或文本級的情感分類和命名實體識別任務；還可以應用於語言推理、問答系統等場景。
當前版本的GPT-3可以模擬人類的寫作行為，可以用非常流利和自然的語言寫文章、翻譯文本甚至創作故事。總之，GPT是壹種非常先進的自然語言處理模型，在自然語言處理領域具有良好的效果和豐富的應用前景。
影響:
1，帶來質的飛躍:GPT通過預訓練和微調技術，可以快速適應不同領域和任務的輸入輸出，在自然語言生成、文本分類、語言理解等方面都帶來了巨大的突破。特別是最新版本的GPT-3可以執行非常復雜的自然語言生成和理解任務，表現出驚人的創造力。
2.推動自然語言處理技術的深度和全方位發展:GPT主要采用深度學習和Transformer架構，大大提高了NLP技術的深度和廣度，具有更好的表達能力和泛化能力，在神經機器翻譯、人機對話、知識圖譜等多個領域顯示出強大的應用前景。
3.深化人工智能與自然語言的互動:GPT的應用和落地，最終將進壹步推動AI與語言自然融合世界的到來，產生非常深遠的影響，比如人機交互、音箱智能語音助手、智能客服等。