ChatGPT（Conversational Generation Pre-training Transformer，对话生成预训练变压器）是由OpenAI公司研发的一种自然语言处理模型，该模型采取了预训练的方法，可以生成高质量、流畅的对话内容。在ChatGPT背后的训练模型中，主要采取了以下两种方法。

模型采取了无监督学习方法进行预训练。具体地说，模型通过大量的无监督学习数据集进行训练，并从中学习到了自然语言的语法结构和语义信息。这些数据集包括大范围的文本语料库、网络上的对话记录等。通过这类方法，模型可以学习到自然语言中的常见模式和结构，并能够自动辨认文本中的关键词和语义。

训练模型采取了Transformer架构。Transformer是一种基于注意力机制的神经网络结构，具有良好的序列建模能力。在ChatGPT模型中，Transformer被用于生成文本序列，使得生成的文本具有一定的结构和语义。通过Transformer，模型可以对输入的文本序列进行编码，并生成对应的输出序列，从而实现对话的生成。

需要注意的是，ChatGPT模型在训练中采取了屡次迭代的方式，每次迭代都会对模型进行微调，从而提升其生成对话的能力。另外，还采取了一些技术手段来控制生成对话的质量和多样性。例如，使用beam search等算法来选择生成最优的对话内容，使用dropout等技术来避免模型过拟合。

总的来讲，ChatGPT背后的训练模型采取了无监督学习和Transformer架构的方法，通过大量的数据训练模型，从而实现了高质量、流畅的对话生成。该模型已被广泛利用于自然语言处理、聊天机器人等领域，并获得了很好的效果。未来，随着数据量的不断增加和技术的不断演进，ChatGPT模型的性能会愈来愈出色，为自然语言处理、人工智能等领域带来更多的利用和进步。