GPT-1（Generative Pre-training Transformer-1）是由OpenAI于2018年发布的一个基于Transformer模型的预训练语言模型。该模型主要针对生成型NLP任务，如文本生成、机器翻译、对话系统等。
GPT-1的模型结构包括12层解码器（decoder）和768维的隐状态向量。在每一层解码器中，GPT-1使用了多头自注意力机制和前向传播网络，用于学习上下文相关的词嵌入（contextual word embeddings）。在生成文本时，GPT-1使用最终层解码器的输出作为预测结果。
GPT-1采用了大规模的无监督预训练方法，该方法称为语言建模（language modeling）。具体来说，GPT-1使用了一个基于Transformer解码器的自回归语言模型（auto-regressive language model），通过最大化文本序列的概率，预测下一个单词。预训练分为两个阶段：预训练和微调（fine-tuning）。在预训练阶段，GPT-1使用了大量的无标注文本数据集，例如维基百科和网页文本等。
GPT-1的表现已经在多个NLP任务上进行了测试，包括文本生成、文本分类、命名实体识别等。结果表明，GPT-1在生成型任务上表现出了很好的效果，但在其他任务上的表现则与其他模型相比略显不足。
总的来说，GPT-1是OpenAI在论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中提出的生成式预训练语言模型。该模型通过无监督预训练和有监督微调两个阶段，实现了在多种NLP任务上的通用性。GPT-1的出现为自然语言处理领域带来了重要的突破，为后续的GPT-2和GPT-3等模型的发展奠定了基础。（关于GPT-1细节可翻阅之前写的论文解读）
