ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以摹拟一个自然语言的对话，使得机器可以像人类一样进行自然语言的理解和生成。

ChatGPT的训练是基于大范围的文本语料库，使用了一种叫做Transformer的神经网络模型进行训练。

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，在自然语言处理领域中表现出了非常优良的性能。这类模型可以学习到文本序列中的语义关系，使得机器可以更加准确地理解和生成自然语言。

在ChatGPT的训练中，使用了大量的文本数据，例如维基百科、新闻报导、小说等。这些文本数据可以为ChatGPT提供丰富的语言信息，使得机器可以掌握更加广泛的语言知识。

在训练进程中，ChatGPT输入一个长文本序列作为训练数据。这个文本序列会被分成若干个固定长度的子序列，并且每一个子序列的左边会添加一个特殊的标记，用来表示这个子序列的开始。机器利用这个输入序列，预测后续文本序列中每一个单词的几率散布。

在训练进程中，ChatGPT也会遇到一些未知的辞汇或语言结构，例如法语、俚语等，这些未知的辞汇或语言结构会对ChatGPT的对话生成能力造成一定的影响。因此，ChatGPT需要继续进行训练，以便使其能够更好地适应所有的语言结构和辞汇。

通过大范围的文本数据和Transformer模型的训练，ChatGPT可以摹拟自然语言的对话，使得机器可以像人类一样理解和生成自然语言。ChatGPT的诞生为自然语言处理技术的发展注入了新的活力和思路，将为人类和机器之间的沟通提供更加便捷和高效的方式。