GTP（Generative Pre-trained Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI团队在研究人工智能语言模型方面进行的工作中开发。GPT模型使用了大规模的无监督学习来预先训练模型，让模型通过学习大量的文本数据来获得语言和语义的理解。

GPT模型基于Transformer架构，这是一种用于序列到序列学习的深度学习模型。Transformer模型采用了自注意力机制（self-attention mechanism），能够为输入序列中的每个位置计算其与其他位置的关联度。

GPT模型通过对大量的文本数据进行预训练来学习语言特征和语义关系，然后可以在各种任务中进行微调，如问答、文本生成、机器翻译等。GPT通过输入一个开始语句，然后逐步生成连贯的文本来完成文本生成任务。

GPT模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，在文本生成、机器对话、内容摘要等任务上表现出了强大的能力。然而，GPT模型也存在一些问题，例如在生成文本时偶尔会出现语义不准确或不合适的结果。为了解决这些问题，研究人员正在进一步改进和优化GPT模型。