gpt模型的结构是基于Transformer的，采用了无监督学习的方法，可以根据序列数据来生成文本。

其主要的结构包括多个层，每一层的核心是多头自注意力机制和前馈神经网络。

多头自注意力机制通过对输入的序列进行注意力计算，将每个词与其它词的关联度量化输出。

前馈神经网络通过多个线性层和激活函数来处理输入特征，再通过残差连接和层归一化输出特征。

这种结构能够自动地学习输入序列中的重要信息，从而生成高质量的文本内容。

而在具体应用中，可以使用预训练的gpt模型直接完成特定任务，在文章自动生成、自然语言推理和情感分析等领域具有广泛的应用前景。