gpt模型的结构是基于Transformer的，采用了无监督学习的方法，可以根据序列数据来生成文本。
其主要的结构包括多个层，每一层的核心是多头自注意力机制和前馈神经网络。
多头自注意力机制通过对输入的序列进行注意力计算，将每个词与其它词的关联度量化输出。
前馈神经网络通过多个线性层和激活函数来处理输入特征，再通过残差连接和层归一化输出特征。
这种结构能够自动地学习输入序列中的重要信息，从而生成高质量的文本内容。
而在具体应用中，可以使用预训练的gpt模型直接完成特定任务，在文章自动生成、自然语言推理和情感分析等领域具有广泛的应用前景。
1. 输入层：将输入的词向量输入到Embedding层。
2. Embedding层：将输入的词转换成词向量，便于计算机处理。
3. 编码器部分：由多个相同的Transformer编码器构成，每一个编码器包含多个子层（Multi-Head Attention层和Feed-forward层）和一个残差连接（Residual Connection）和正则化（Layer Normalization）。
(1) Multi-Head Attention层：是指将输入分成多份，然后分别计算注意力矩阵，并将结果拼接在一起。这种方式可以让模型在学习不同的语法和上下文表示时更加准确。
(2) Feed-forward层：是指将Multi-Head Attention输出后的结果进行全连接，并且加上一个激活函数，例如ReLU。
(3) 残差连接（Residual Connection）：在每个子层中，输入信号会跳过每个子层的计算，直接传递到后续的子层，这保证模型可以捕捉到更多的局部特征。
(4) 正则化（Layer Normalization）：是指为了让模型学习更加平稳，将每个子层的输出进行标准化处理，从而提高了模型的鲁棒性。
4. 解码器部分：在训练阶段GPT是一个自回归模型，因此需要一个解码器来预测下一个词。解码器部分与编码器类似，但不同的是：解码器的每个编码器通过对先前词的输入进行学习，然后在预测下一个单词时使用上下文和先前的预测来指引它。
5. 输出层：将解码器的输出映射到预测的单词中。
6. 损失函数：在训练阶段，使用对数损失函数计算预测单词和真实单词之间的距离，并更新模型权重。
2018年。是 OpenAI 公司在 2018 年推出的一种大型语言模型,其前世今生如下: 前世今生:GPT 系列的第一代模型 GPT-1 在 2018 年推出,其后继者 GPT-2 在 2019 年推出,并引起了广泛的关注和争议,因为它的语言生成能力非常强,甚至能够生成看似合理的文本。