ChatGPT 是一個基於大規模預訓練語言模型的自然語言處理技術。大規模預訓練語言模型是指利用大量文本語料對神經網絡進行預訓練，使得神經網絡可以學習到語言的各種規律、結構和特徵，從而能夠實現各種自然語言處理任務。
ChatGPT 是由 OpenAI 團隊開發的，它採用了深度學習中的變換器（transformer）架構，使用了海量的互聯網文本數據進行預訓練，並且採用了自迴歸生成模型的方式進行文本生成。
Transformer 是一種深度學習中的架構，用於自然語言處理任務。它是由 Google 提出的，通過去除傳統循環神經網絡（RNN）的序列依賴性，以並行化的方式處理輸入序列，從而在翻譯和語言建模等任務中取得了巨大的成功。
傳統的循環神經網絡（RNN）需要沿着時間步一個一個地處理序列數據，處理速度較慢，而 Transformer 則是一種並行處理序列數據的架構，因此處理速度更快。
Transformer 架構的核心是自注意力機制（self-attention mechanism），它允許網絡在輸入序列中尋找相關的信息，而無需遵循嚴格的時間步順序。Transformer 還包括編碼器和解碼器兩個部分，編碼器將輸入序列編碼爲連續向量表示，而解碼器則將向量表示轉換爲輸出序列。
Transformer 的一個重要應用是機器翻譯，用於將一種語言的文本翻譯爲另一種語言的文本。它還可用於文本分類、問答系統、語音識別等自然語言處理任務。Transformer 架構的成功標誌着深度學習模型在自然語言處理領域的重要進展。
ChatGPT 模型訓練完畢後，可以用於各種自然語言處理任務，如文本分類、文本生成、問答系統等。在 ChatGPT 模型中，輸入文本經過模型處理後，模型會預測下一個最有可能的詞或字符，然後把這個詞或字符作爲下一個時間步的輸入，如此往復進行生成。這種自迴歸生成模型的方式使得 ChatGPT 可以生成連貫、通順的文本，其生成效果在很多 NLP 任務上都取得了極佳的效果，因此備受關注和使用。
總之，大語言模型是一種利用大規模文本語料進行預訓練的神經網絡模型，ChatGPT 利用了這種技術實現了自然語言處理任務的高效、準確和自然的處理。
