盘古大模型ChatGPT，是一个基于神经网络的自然语言处理模型，由微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）于2015年开始研发，旨在创建一个可以自然地跟人类语言交换的模型。该模型采取了GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法和自注意力机制（self-attention mechanism），可以在没有任何任务特定数据的情况下进行预训练，然后再通过微调的方式实现特定任务的履行。

盘古大模型ChatGPT的输入是一段自然语言文本，输出是该文本后续可能出现的文本。该模型的基本架构由多层Transformer堆叠而成，每层中包括多个自注意力层和前向神经网络，这些层之间通过残差连接（residual connections）相连。

盘古大模型ChatGPT的预训练采取了无监督学习的方式，通过处理大量未标注的文本数据进行训练，以此学习语言的基本规则、语法结构和语义信息。预训练的进程包括两个阶段：掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。在MLM阶段，模型的任务是在一个输入文本中随机选择一部份单词进行掩码，并尝试预测这些单词的正确辞汇；在NSP阶段，模型的任务是预测一个输入文本的下一句文本是甚么。通过这两个任务的联合训练，模型可以学到更加全面和深入的语言知识。

在预训练完成后，盘古大模型ChatGPT可以进行各种自然语言处理任务的微调，例如文本分类、问答系统、对话生成、语言翻译等。通过微调，模型能够更好地适应区别的任务，并取得更高的预测准确度。

总的来讲，盘古大模型ChatGPT是目前在自然语言处理领域中表现最优秀的模型之一。它具有可扩大性和通用性，可以很好地适应区别的利用场景和任务要求，同时在模型的预训练、微调等方面也具有很高的灵活性。