"Generative Pre-trained Transformer"（GPT）是一种自然语言处理（NLP）模型，由OpenAI开发。它是一种基于变压器（Transformer）架构的深度学习模型，旨在处理和生成自然语言文本。

让我们分解这个术语：

1. Generative（生成）： 表示这是一个生成模型，即能够生成新的文本。

2. Pre-trained（预训练）： 表示模型在大规模的文本数据上进行了预训练。在这个阶段，模型通过学习大量的文本数据来捕捉语言的结构、语法和语义。

3. Transformer： 是一种深度学习模型架构，最初由Vaswani等人于2017年提出。它采用了自注意力机制，允许模型在处理输入数据时同时关注输入序列中的不同位置，从而更好地捕捉序列之间的长距离依赖关系。

综合起来，GPT是一种基于变压器的预训练生成模型，可以用于各种自然语言处理任务，包括文本生成、文本摘要、对话生成等。由于它在大规模数据上进行了预训练，可以在特定任务上进行微调，以适应特定领域或任务的需求。GPT系列包括多个版本，其中最新的是GPT-3，它是迄今为止规模最大的一个，具有1750亿个参数。

特别介绍：

Ashish Vaswani，他是变压器（Transformer）模型的主要作者之一，该模型首次在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。Ashish Vaswani当时是Google Brain（谷歌大脑）的研究员，该论文是由一支由Vaswani及其他作者组成的研究团队共同完成的。

这篇论文的贡献在于引入了自注意力机制，这种机制在序列数据处理中表现出色，特别是在处理自然语言时。这个模型的成功为后来许多自然语言处理任务的发展奠定了基础，并且它的变种也被广泛用于其他领域的深度学习研究。虽然Vaswani是其中之一的主要作者，但整个团队的工作都对该模型的成功产生了影响。