首先，GPT 模型是在来自互联网的海量文本数据上进行训练的，使其能够生成多种风格和体裁的文本。这种训练数据通常被称为“语料库”，用于教导模型识别和生成语言中的模式。

其次，GPT 模型采用了一种名为“变换器”（transformer）的神经网络架构，相比以往的方法，能够更高效、更有效地处理和生成文本。变换器架构使模型能够学习词语和短语之间的长距离依赖关系和关联，从而生成更加连贯且符合上下文的文本。

最后，GPT 模型被设计得高度可扩展且灵活，可以相对容易地在特定任务或领域上进行微调。这使其成为多种自然语言处理应用的强大工具，涵盖语言翻译、内容创作、聊天机器人以及虚拟助手等场景。