ChatGPT是一种预训练语言模型，它使用了一种名为Transformer的神经网络结构。Transformer使用了注意力机制来处理输入序列中的每个单词，并在输出时聚焦于最重要的单词。
在预训练阶段，ChatGPT被训练在大量文本数据上，以学习语言结构和语法。在运行时，ChatGPT可以使用这些知识来生成人类可读的文本。
ChatGPT的输入是一个序列，它的输出也是一个序列。在训练时，模型会被给定一个序列的前缀并预测这个序列的下一个单词。在推理时，模型可以生成新的文本序列。
预训练语言模型在NLP领域具有重要意义，因为它们可以在大量文本数据上学习到语言模式，并且可以被再训练在具体任务上。
ChatGPT与其他预训练语言模型的不同之处在于，它使用了大量的数据来训练并且使用了更大的模型。这使得ChatGPT能够生成高质量的文本，并且在生成模式、问答和其他NLP任务上有着很高的精度。
此外，ChatGPT还可以被用于自然语言理解(NLU)，如语音识别，文本分类，命名实体识别等。
总的来说，ChatGPT是一种强大的预训练语言模型，它可以在大量文本数据上学习到语言模式，并且可以被再训练在具体任务上，为NLP领域带来了很大的提升。