GPT的全称，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练Transformer模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。
GPT模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它通过大规模的文本数据预训练，学习到了丰富的语言知识。这种模型的主要特点是生成式，即它可以生成连贯、有逻辑的文本，而不仅仅是对输入进行简单的分类或预测。GPT模型的核心是一个被称为Transformer的神经网络结构。
Transformer结构首次在2017年的“Attention is All You Need”一文中被提出，它摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，采用了自注意力机制，使得模型可以并行处理所有位置的信息，大大提高了训练效率。在预训练阶段，模型会使用大量的无标签文本数据进行训练，学习到语言的基本规则和知识。
GPT对人类生活的影响：
1、信息获取：GPT可以帮助人们更快速、更准确地获取所需的信息，无论是学术研究还是日常生活，都可以大大提高效率。
2、教育改革：GPT可以作为个性化教学的工具，根据每个学生的学习能力和进度提供定制化的教学方案，提高教学质量。
3、职业发展：GPT可以帮助人们提高工作效率，减少重复性工作，使人们有更多的时间去学习新的技能，提升自己的职业竞争力。
4、社会交流：GPT可以帮助人们更好地理解和表达自己的想法，提高社会交流的效率和质量。
5、创新驱动：GPT可以为科研工作者提供强大的数据分析和预测能力，推动科技创新的发展。
以上内容参考：百度百科-GPT
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