预训练模型是指在大范围语料库上进行训练，将模型参数调剂到一个较好的状态，从而到达优化模型的效果。预训练模型在自然语言处理领域中被广泛利用，包括机器翻译、语言模型、文本分类等领域。

ChatGPT是一种预训练模型，它是由OpenAI所开发的。ChatGPT指的是“Conversational History-Aware Transformer-based Generative Pretraining”, 即“基于转换器的生成性预训练的对话历史感知模型”。它是GPT系列中的最新一款模型。

ChatGPT使用transformer结构来进行预训练。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，在自然语言处理领域中被广泛使用，主要是由于它能够充分利用输入序列中的信息，并且能够并行化处理。

ChatGPT有两个重要的创新点：一是它将历史对话中的语境信息融会到当前文本生成中，从而提升了模型的生成效果；二是它引入了一种新的训练方法，叫做CTR（Contrastive Teaching）。

CTR是一种对照学习方法，它通过构造一个基于自然语言的任务来训练模型。具体来讲，CTR首先会构造一对文本，让模型预测哪一个文本是真实的，哪一个是捏造的。通过这类方式，模型能够更好地学习到语言的特点，从而提高生成效果。

ChatGPT已在许多自然语言处理任务中获得了显著的成果，比如生成式对话模型、语言模型、文本生成等任务。与此同时，ChatGPT的原始模型已被大量利用于其他一些预训练模型的构建中，为自然语言处理领域的发展注入了新的动力。

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