可以从下面几个方面知识了解开始：

1. 自然语言处理基础：了解NLP的基本概念，如分词、词嵌入、语言模型等。
2. 机器学习基础：理解基本的机器学习概念，如损失函数、梯度下降、优化器等。
3. 深度学习基础：熟悉神经网络的基本构造，如前向传播、反向传播、激活函数等。
4. Transformer架构：学习Transformer架构的核心组件，如自注意力机制、多头注意力、位置编码、前馈神经网络等。
5. 预训练和微调：了解如何预训练GPT模型并针对特定任务进行微调。
6. 编程和实践：熟练掌握Python编程，了解如何使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现和训练模型。