ChatGPT几何节点是指一个灵活的结构，其名称来自于其包括的五个关键组成部份：Convolutional Neural Network（卷积神经网络）、Holistic Attention（整体关注）、Attention Mask（注意力掩模）、Transformer（变换器）和Graph（图）。

Convolutional Neural Network是用于处理图象和语音等信号的前馈神经网络，它利用卷积层和池化层来提取输入数据的特点。Holistic Attention是一种机器学习技术，它可以同时关注全部输入序列，而不单单是其中的某一部份。Attention Mask可以帮助模型关注输入序列中的重要部份，以便更好地学习模型，同时避免模型关注没必要要的区域。

Transformer是一种广为使用的自然语言处理技术，它可以捕捉长距离依赖关系，即一个单词与句子中其他单词之间的关系。Graph是一种用于表示复杂结构的数据结构，它由节点和边组成，可以用于建模物理系统、社交网络和自然语言处理等各种利用领域。

ChatGPT几何节点的工作原理是将这五个组成部份结合起来，构建一个灵活的模型，用于处理各种情势的输入数据，包括文本、图象和声音。具体而言，模型首先使用CNN和Holistic Attention来提取输入数据的特点，然后使用Attention Mask来关重视要的区域。接下来，模型使用Transformer来捕捉长距离依赖关系，并使用Graph来表示复杂的结构。

ChatGPT几何节点的利用领域包括自然语言处理、计算机视觉和语音辨认等各种领域，它已在许多任务中表现出了出色的性能，例如文本生成、自然语言问答和图象辨认等。

总的来讲，ChatGPT几何节点是一种灵活的模型结构，它将卷积神经网络、整体关注、注意力掩模、变换器和图结构相结合，用于处理各种情势的输入数据。它已在多个任务中展现出了强大的性能，是目前自然语言处理和计算机视觉领域的研究热门。