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GPT，全称为Generative Pre-training Transformer，是一种基于Transformer框架的自然语言生成模型。GPT模型可用于多个NLP任务中，例如文本分类、情感分析、文本生成等等。

GPT模型已经存在几年时间，但由于其近年来随着深度学习的快速发展潜在性能的发掘，吸引了越来越多的研究者和工程师。近年来，GPT模型已经在各种自然语言处理任务上展示出色的表现，成为当前自然语言处理任务的研究热点之一。

GPT模型的基础是Transformer——一种极具创新性的序列建模方法。Transformer在相对较少的参数下拥有强大的模型表现力，不仅能捕捉长距离的依赖关系，还拥有高效的训练速度。

而GPT通过把Transformer用于自监督学习中，预先训练语言模型，使得GPT能够在预测下一个词的同时，同时捕捉上下文和全局依赖关系。

该预训练任务通过遮蔽输入文本中的随机词语，使用模型学习对缺失词语的预测。因此，模型具有强大的上下文感知能力，可以捕捉语言的语法、语义和结构等特点。模型训练自监督，不需要人工标注的标签，因此可以利用大量的非标注数据进行训练，从而得到更好的泛化性能。

与此相对的是，传统的文本处理模型（如n-gram、LSA、word2vec）不仅存在着诸多局限，而且对于更高级别和更复杂的语言处理任务往往效果不佳。

GPT的训练方式基于大规模文本语料数据。GPT-1是在推特大规模语料库上训练的，有1024个神经元层，只使用单标签的分类。而GPT-2是在更多语料库上训练的，使用了更多数据和任务，拥有了更深、更新高级的NLP领域性能。GPT-3继续拓展了GPT-2的文本语料库，参数规模达到了175亿，获得了惊人的性能提升。

目前最新的GPT-3模型在BenchMark测试中表现出了惊人的表现，许多自然语言处理任务上的表现都突破了之前的记录和基准。

总之，GPT作为一种神经网络模型，为我们展示了许多令人兴奋的前沿技术和方法，相信在未来的自然语言处理研究和实践中，将有越来越多的应用。