AI智能是一种通过计算机程序和算法实现类似人类智能的技术。它可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。弱人工智能是指专门用于完成特定任务的算法，比如语音识别、图像识别等。强人工智能则是指具有类似于人类智能的智能水平，能够在各种情况下做出决策以及学习和适应新环境。AI智能已经应用于许多领域，如自然语言处理、机器人、医疗、金融和智能家居等。
GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是基于Transformer框架实现的神经网络模型，由OpenAI研发团队在2018年首次提出。GPT是一种预训练语言模型，旨在理解自然语言的语义，从而可以用于自然语言处理、机器翻译、问答系统等任务。
下面是GPT的详细技术：
1. Transformer架构：GPT使用了Transformer框架，该框架是用于自然语言处理的先进模型架构。Transformer 框架使用自注意力机制(Self-Attention) 来编码输入序列，以捕获序列中的交互和依赖关系，同时避免了使用 RNN 或 LSTM 等循环模型。
2. 大规模预训练：GPT通过大规模语料库进行预训练，使其能够充分了解语言数据的结构和规律，并生成有意义的语句。GPT-3模型预训练的数据集规模超过了45TB。
<br><br>3. 无监督学习：与很多其他自然语言处理任务一样，GPT是一个无监督学习的模型。这意味着它在没有标注数据集的情况下进行训练。
4. Fine-tuning：GPT通过fine-tuning机制来针对具体任务进行微调。在 fine-tuning 阶段，模型可以利用标注数据进行训练，以更好地适应任务的特定要求。
5. 多层堆叠：GPT模型是由多层的Transformer编码器构成的，每一层都可以捕获不同的语言特征。这些层堆叠在一起，以生成更加准确的语言。
6. 状态保留：GPT还具有状态保留的特点，意味着输出结果是根据之前的输入和状态生成的，因此与根据输入生成结果的其他模型不同。
总的来说，GPT是一种高级的语言模型，它利用了Transformer架构和无监督学习等技术，通过预训练和fine-tuning机制来完成多种自然语言处理任务。