GPT（Generative Pre-trained Transformer）という言語モデルについて説明しています。特に、現在のAIブームの中心的な技術であるトランスフォーマーというニューラルネットワークの構造と動作に焦点を当てています。テキストは、GPTがどのように新しいテキストを生成するのか、その基礎となる事前訓練とファインチューニング、そしてトランスフォーマーの内部でデータがどのように処理されるかを視覚的に解説することを目的としています。具体的には、入力テキストがトークンに分割され、それがベクトルに変換されるプロセス、そしてこれらのベクトルがアテンションブロックや多層パーセプトロンを通過して意味が更新される仕組みについて概説しています。最終的に、モデルは次のトークンの確率分布を予測し、この予測を繰り返すことで連続的なテキスト生成を可能にしています。