GPT是一种基于深度学习的预训练语言模型，全称为Generative Pre-trained Transformer。它由OpenAI研发，采用了Transformer架构，并经过大规模的无监督训练来捕捉语言中的统计规律和上下文信息。GPT模型的目标是通过预训练的方式学习语言模型，然后通过微调在特定任务上进行fine-tuning。

  GPT改进了文本生成任务的主要方式是通过无监督的预训练。在预训练阶段，GPT使用了大量的语料库进行了大规模的自学习，学习数据中的文本约束、语法和语义等信息。这使得GPT能够理解句子的逻辑和连贯性，可以生成合乎语法和语义规范的文本。

  在预训练过程中，GPT使用了掩码语言模型任务和下一句预测任务。对于掩码语言模型任务，模型被要求预测句子中的某些词语。而下一句预测任务是判断两个句子是否连贯、相关或无关。这样的预训练任务使得GPT能够学习到句子中的上下文信息以及语义关联性。

  在预训练模型收敛后，可以将GPT应用于各种文本生成任务中。通过对特定任务进行微调，将GPT与特定领域的数据集相结合，可以使GPT在该领域的文本生成任务中更加出色。例如，在对话生成任务中，通过在预训练模型的基础上微调一个特定对话数据集，可以使GPT能够生成更符合对话逻辑和语义的回答。

  总之，GPT通过预训练和微调的方法，使得模型能够生成更加符合语法和语义规范的文本，有效改进了文本生成任务。