GPT本身并不是一个图片识别的模型，因此它无法直接识别图片内容。

但是，可以使用预处理方法将图片转换为文字或者数字形式，然后再输入到GPT模型中进行处理。

预处理方法包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割等技术，这些技术可以将图片转化为对机器更友好的形式，然后进行文字或数字化处理。

例如，可以使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类和特征提取，然后将提取的特征用于训练GPT模型。

此外，还可以使用从事图像处理的其他深度学习模型，如YOLOv3、Mask R-CNN等，来为GPT提供代表性的输入数据。

总之，让GPT识别图片内容需要先将图片转化为机器可处理的形式，再将处理结果输入GPT模型，从而实现目标识别。