使用GPT模型進行文本生成、文本分類、文本摘要等自然語言處理任務，需要具備一定的編程基礎和機器學習知識。以下是使用GPT的步驟：
數據準備。首先需要準備好用於訓練和測試的數據集。對於文本生成任務，需要準備一些語料庫或者文本樣本，可以從互聯網、書籍、新聞等來源獲取。對於文本分類和文本摘要任務，需要準備標註好的數據集，其中包括文本內容和對應的標籤或摘要。
模型選擇。選擇適合自己任務的GPT模型，可以選擇開源的GPT模型，也可以自己進行訓練。目前比較流行的GPT模型有GPT-1、GPT-2、GPT-3等，其中GPT-3是最大的模型，參數量高達175億個，可以用來完成更復雜的任務。
模型訓練。使用準備好的數據集對GPT模型進行訓練。針對不同的任務可以採用不同的訓練方式和參數設置。對於文本生成任務，可以採用自迴歸模型進行訓練；對於文本分類和文本摘要任務，可以採用分類或序列標註模型進行訓練。在訓練過程中，需要注意調整學習率、優化器、損失函數等參數，以及對模型進行評估和調參。
模型應用。模型訓練完成後，可以對其進行應用。對於文本生成任務，可以輸入一箇開頭的文本，讓模型自動生成後續的文本內容；對於文本分類和文本摘要任務，可以輸入一段文本，讓模型自動判斷分類或生成摘要。需要注意的是，在應用時需要對輸入進行預處理，包括分詞、去除停用詞、轉換爲向量等操作。
此外，GPT模型需要大量的計算資源和時間，如果沒有足夠的計算資源和時間，可以考慮使用雲計算服務或者使用已經訓練好的GPT模型進行應用。