以下是几个GPT论文选题方向的建议：

1. 改进语言模型：可以研究如何通过改变或优化GPT的网络结构、训练方法和学习算法等，来提高其生成文本的质量和连贯性，也可以探索如何在多种领域中进行特定任务的微调，并与传统方法进行比较。

2. 生成对话系统：可以研究如何使用GPT来构建更加智能、灵活和逼真的对话系统，以便人类用户能够与它们自然地交流，这包括处理缺失信息，上下文感知性回复以及合理而有趣的回答生成等问题。

3. 多模态学习：可以研究将图像、视频或其他形式的非文字输入与语言模型相结合，使得该模型具备更强大的表达能力并能够处理不同类型数据之间的关系，在视觉问答任务中使用联合训练技术，在给定图片和问题描述后产生正确答案。

4. 长期记忆机制：可考虑增加长期记忆机制（如外部存储器）到 GPT 框架中，用于跟踪历史信息并提供一致性回复，在对话任务中引入一个记忆单元，可以准确理解过去的对话，并在回答时合理运用这些信息。

5. 控制生成结果：研究如何以更加可控的方式生成文本或对话，通过引入条件输入来指导GPT生成特定风格、情感或领域相关的内容；或者开发一种方法来检测和抑制不符合事实、含有歧视性言论等问题。