ChatGPT是一种基于自然语言处理的技术框架，其主要目的是为了实现对话机器人的自动问答服务。ChatGPT借助深度学习技术，通过构建大范围的预训练语言模型，可以实现对复杂问题的快速解答。

ChatGPT技术框架的核心是GPT（Generative Pre-training Transformer）预训练模型，它是由OpenAI公司开发的一种使用Transformer架构的预训练语言模型。该模型可以利用大量的无标签数据，通过简单的Finetuning进程，实现对各种任务的高效学习和表现。

ChatGPT技术框架的基本模型包括了自然语言处理的各个方面，在问答机器人中可使用的模块包括：

1. 词向量化：将词语转化为向量情势，以便于计算机进行处理和运算。

2. 自然语言理解：将自然语言文本转化为计算机可以理解的情势，在问答系统中可以通过发问意图辨认（intent detection）和实体辨认（entity recognition）来实现。

3. 知识图谱：将各种知识和信息以图形的方式进行存储和展现，以便于计算机进行查询和推断。

4. 自然语言生成：将计算机得出的结果转化为自然语言文本，并通过语法和自然表达方式使得结果更加自然、易懂。

ChatGPT技术框架中的核心算法是Transformer架构，它采取了多头自注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）等技术，能够有效地应对自然语言处理中的长短句不一、语义多义、语法多样等问题。

ChatGPT技术框架还可以通过增加Transformer模型的层数，从而得到更加复杂、深入的模型，例如GPT⑵和GPT⑶。这些模型具有更加强大的语言表达和概括能力，并且可以应对更加复杂、多样的自然语言处理任务。

ChatGPT技术框架是一种强大的自然语言处理工具，能够为问答机器人等利用场景提供高效、准确的自动问答服务。