ChatGPT 是一个基于大规模预训练语言模型的自然语言处理技术。大规模预训练语言模型是指利用大量文本语料对神经网络进行预训练，使得神经网络可以学习到语言的各种规律、结构和特征，从而能够实现各种自然语言处理任务。

ChatGPT 是由 OpenAI 团队开发的，它采用了深度学习中的变换器（transformer）架构，使用了海量的互联网文本数据进行预训练，并且采用了自回归生成模型的方式进行文本生成。

Transformer 是一种深度学习中的架构，用于自然语言处理任务。它是由 Google 提出的，通过去除传统循环神经网络（RNN）的序列依赖性，以并行化的方式处理输入序列，从而在翻译和语言建模等任务中取得了巨大的成功。

传统的循环神经网络（RNN）需要沿着时间步一个一个地处理序列数据，处理速度较慢，而 Transformer 则是一种并行处理序列数据的架构，因此处理速度更快。

Transformer 架构的核心是自注意力机制（self-attention mechanism），它允许网络在输入序列中寻找相关的信息，而无需遵循严格的时间步顺序。Transformer 还包括编码器和解码器两个部分，编码器将输入序列编码为连续向量表示，而解码器则将向量表示转换为输出序列。

Transformer 的一个重要应用是机器翻译，用于将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。它还可用于文本分类、问答系统、语音识别等自然语言处理任务。Transformer 架构的成功标志着深度学习模型在自然语言处理领域的重要进展。

ChatGPT 模型训练完毕后，可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成、问答系统等。在 ChatGPT 模型中，输入文本经过模型处理后，模型会预测下一个最有可能的词或字符，然后把这个词或字符作为下一个时间步的输入，如此往复进行生成。这种自回归生成模型的方式使得 ChatGPT 可以生成连贯、通顺的文本，其生成效果在很多 NLP 任务上都取得了极佳的效果，因此备受关注和使用。

总之，大语言模型是一种利用大规模文本语料进行预训练的神经网络模型，ChatGPT 利用了这种技术实现了自然语言处理任务的高效、准确和自然的处理。