有高级玩法。

因为GPT模型具有很强的自然语言生成能力，可以完成很多复杂的任务，比如对话系统、机器翻译、文本摘要等等。

在这些任务中，可以通过调整模型的超参数、修改数据集、改变模型结构等方式来提升模型的性能，从而实现GPT的高级玩法。

同时，GPT模型还可以通过预训练，获取更丰富的语言知识，进一步提高模型效果。

GPT模型的高级玩法还包括使用迁移学习等方法，将预训练的模型迁移到其他任务上，提高模型的适应能力和效果。

此外，GPT模型还可以与其他深度学习技术和算法结合使用，如强化学习等，进一步提升模型性能。