ChatGPT技术难点是深度学习和自然语言处理领域中的重大挑战。ChatGPT指的是基于语言模型的对话生成技术，它可让机器人产生自然的对话，与人类进行一对一的交互。但是，ChatGPT技术还存在多个技术难点，包括以下因素有哪些：

1. 数据量问题：ChatGPT技术需要大量的对话数据来进行训练，这对许多语言而言是一个巨大的挑战。因此，如何获得足够的对话数据集，保证数据的质量和多样性，是ChatGPT技术的一个关键问题。

2. 预测问题：ChatGPT技术需要预测下一个对话回复，这是很难实现的，由于对话的内容和语气都可以产生变化，机器难以预测人类的回应。另外，当触及到情感和推理时，机器更难以进行正确的预测。

3. 上下文问题：ChatGPT技术需要斟酌上下文，即前面的对话内容，来生成自然的回复。但是，随着对话愈来愈长，机器可能会忘记之前的内容，致使回复不准确。因此，怎么处理复杂的对话上下文，提高模型的记忆能力，是ChatGPT技术的一个困难的地方。

4. 贴近真实对话的生成问题：ChatGPT技术需要生成贴近真实对话的回复，而不是机器生成的简单文本。因此，如何训练模型以产生自然、流畅的对话，成为ChatGPT技术的一个关键问题。

5. 多模态问题：当机器进行对话时，它需要同时斟酌语言和视觉上下文。例如，在视觉场景中，机器需要理解图象和文字之间的关系，并生成回复，这需要模型具有深度的视觉理解能力。

6. 实时响应问题：ChatGPT技术需要快速地生成回复，以实现实时对话。但是，如何保障模型的响应速度并保持准确性是ChatGPT技术的一个挑战。

综上所述，ChatGPT技术还存在许多技术难点，需要研究者在不断的实践中加以解决，以逐渐提高机器人对话生成的质量和效力。