ChatGPT的基本原理是将对话数据作为训练数据，通过微调预训练好的GPT模型来生成符合对话场景的回复。在训练时，ChatGPT 会自动学习对话数据中的语言模式、句法结构和语义信息，从而生成自然流畅、准确的回复。
上述定义里面，有一个术语叫作“Transformer”，它是一种自然语言处理(NLP)的深度神经网络模型，由谷歌于2017 年提出，旨在处理自然语言处理中序列到序列模型的缺陷。相较于传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)，Transformer 模型采用了自注意力机制，能够更好地处理文本序列中的长距离依赖关系，提高了NLP任务的表现，因此广泛应用于文本分类、语言模型、机器翻译、文本生成等任务。Transformer 模型主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成，其中编码器用于将文本序列转化为一系列语义向量，解码器则根据给定的上下文和先前的输出生成下一个词或短语。
GPT 继承了 Transformer模型捕捉上下文的能力，在大规模的文本数据上进行无监督训练。而ChatGPT 则在 GPT 模型的基础上进行了优化和微调，使其更适用于对话生成任务。
所以，ChatGPT 建立在 GPT 的基础之上，是一个商用化的自然语言处理技术，旨在提供高质量的自动对话服务。因此，可以说ChatGPT 包含了GPT、Transformer和自然语言处理的相关技术，并且在其基础上进行了更深入的研究和商业应用，为用户提供更加便捷、高效、智能的自动对话服务。
纵观 ChatGPT 的发展过程，可以看到，它包含了人工智能机器学习的三大学习模式：无监督学习、有监督学习和强化学习。这类似于人类大脑发展从幼儿无差别接收信息，到学校有规则接收知识，再到社会实践的过程。据斯坦福大学的研究，GPT-3.5 可以完成93%的心智理论任务，相当于9岁儿童。
