原标题： GPT（Generative Pre-trained Transformer）指的是一种基于Transformer结构的生成式预训练模型。该技术通过大规模无监督学习来预先训练深度神经网络，使其能够自动生成文本等内容。
导读：
具体而言，GPT使用了Transformer模型的架构，其中包含了多个编码器-解码器层，这些层允许模型同时处理输入和输出序列，并利用自注意力机制来建立上下文关系，这使得GPT在...
具体而言，GPT使用了Transformer模型的架构，其中包含了多个编码器-解码器层，这些层允许模型同时处理输入和输出序列，并利用自注意力机制来建立上下文关系，这使得GPT在生成长文本时具有出色的表现。
在预训练阶段，GPT使用大量非标记的语料库进行自我学习，它尝试根据给定上下文中的单词或句子来预测下一个单词或句子，通过此过程，模型可以理解语言规则、语义与上下文之间的联系，并捕获常见词汇和短语之间的关联性。
完成预训练后，可以用标记数据对GPT进行微调以执行特定任务（例如问答、摘要生成等），在此过程中, GPT从传统神经网络转向递归式神经网络，在特定任务中产生高质量结果。
