GPT 的全称是 Generative Pre-trained Transformer。

让我为你分解一下这个名字的含义：

1. Generative (生成式): 指的是模型能够生成新的内容，比如文本、代码、图像等。它不是简单地检索信息，而是基于学习到的模式和知识创造出新的、连贯的输出。
2. Pre-trained (预训练): 指的是模型在投入特定应用之前，已经在一个非常庞大的数据集（通常是来自互联网的海量文本和代码）上进行了预先训练。这个阶段让模型学习到了广泛的语言规则、事实知识、推理能力等基础能力。
3. Transformer (转换器): 指的是模型所基于的神经网络架构。Transformer 架构是 Google 在 2017 年提出的，它特别擅长处理序列数据（如文本），尤其是通过其核心机制“自注意力（Self-Attention）”来捕捉文本中长距离的依赖关系，这使得它在自然语言处理任务上表现非常出色。

所以，GPT 指的就是一类基于 Transformer 架构、经过大规模数据预训练、并具备生成能力的语言模型。OpenAI 开发了一系列以 GPT 命名的模型，如 GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 等。