ChatGPT内部训练逻辑是指ChatGPT人工智能模型在内部进行的训练进程。ChatGPT模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，其内部训练逻辑包括以下几个步骤：

1. 数据准备：在模型训练之前，需要准备一定量的训练数据。ChatGPT通常使用大范围的文本数据集，例如维基百科、新闻报导、小说等等。这些数据集都是自然语言的语料库，ChatGPT可以根据这些语料库学习自然语言的规律和特点。

2. 模型构建：ChatGPT采取了基于变换器（Transformer）网络的架构，该架构可以学习文本序列之间的关系，从而生成联贯的文本输出。ChatGPT的变换器结构是由多个编码器和解码器组成，每一个编码器和解码器都是由多个注意力机制和全连接层组成。

3. 模型训练：在模型构建以后，ChatGPT需要进行训练。训练进程是指将输入的语料库数据喂给模型，根据已有的标签或输出结果进行损失函数优化，从而到达提高模型性能的目的。

4. 反向传播算法：反向传播算法是训练模型的核心算法之一，其主要是通过计算模型输出与标签之间的误差，然后将误差反向传播回模型进行权重的更新，从而使模型能够更加准确地预测输出结果。

5. 超参数调优：超参数是指对模型进行训练时所需要调剂的参数，包括学习率、批大小等等。超参数调优的目的是通过不断调剂调剂超参数，使得模型能够到达最优的状态。

6. 模型评估：在训练进程中，通过评估模型在测试数据集上的性能，来判断模型的有效性。如果模型的性能到达预期，那末就能够使用该模型进行实际场景的利用。

总的来讲，ChatGPT内部训练逻辑包括数据准备、模型构建、模型训练、反向传播算法、超参数调优和模型评估等环节，这些环节需要进行有序的衔接，从而到达提高模型性能的目的。