ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型。它的全称是“Conversational Hyper-Attention Transformer Generative Pre-training Transformer”。它的核心算法是“Transformer”。

Transformer算法是由Google团队提出的一种可以处理可变长度输入输出的神经网络模型，它能够用于机器翻译、摘要生成、句子分类等各种自然语言处理任务。

Transformer算法中最核心的是“自注意力机制”，通过这类机制，模型可以根据输入的区别部份之间的关系从而更好地理解文本信息。

ChatGPT是基于Transformer算法的一种自然语言生成模型，在训练进程中利用语言模型对各种文本进行预训练，并在此基础上实现文本生成和对话交互的功能。

其工作流程以下：

- Step1：语言预训练。ChatGPT通过大范围的文本语料进行训练，利用Transformer算法建立语言模型，预测下一个单词或子句的几率散布，由此实现文本的自动生成。

- Step2：对话训练。在语言预训练的基础上，ChatGPT通过对话训练数据继续优化模型，实现对话生成和交互的功能。

- Step3：生成对话。ChatGPT基于训练好的模型，在输入完全的上下文信息后，可以自动生成符合语言习惯的文本，并作出相应的回复。

ChatGPT的优势在于其能够生成符合语言规范的自然句子，而不是单纯的简单文本拼接。同时，ChatGPT还可以根据上下文信息和对话历史进行语义分析和自适应，从而更好地理解和生成语言信息，并且具有了可延续学习和优化的能力。

ChatGPT是一种基于Transformer算法的自然语言生成模型，它具有自注意力机制、语言模型预训练、对话交互等特点，通过对话训练和生成，可以实现符合语言规范的文本自动生成和交互。