ChatGPT是一种基于生成式预训练模型的对话系统技术。其技术逻辑主要包括以下几个步骤：

1. 数据收集和预处理：从各种数据源（如网页、聊天记录等）收集大量对话数据，然后进行清洗、分割和标记等预处理操作。

2. 模型训练：采用自回归语言模型的方式，通过将前一个词作为输入来预测下一个词，以此构建生成式模型，使用这些对话数据来训练深度神经网络，并利用迭代优化算法进行参数调整。

3. 预训练和微调：在大规模语料库上进行初始预训练，使得模型可以学习到广泛的语言知识和常见的句子结构，在特定任务或领域的相关数据上进行微调，以提高性能并使其符合特定应用需求。

4. 上下文理解和响应生成：当用户发送一条消息时，ChatGPT会将该消息与之前交互中的历史消息组成一个完整的上下文序列，然后使用该上下文作为输入传递给已经训练好了的生成式模型，并输出潜在回复候选列表。

5. 候选排序和输出：根据各种标准和策略，对生成的回复候选进行排序，选择最合适或最符合用户意图的回复作为输出，这可以包括使用语言模型概率、对话流畅性、任务成功度等方面的评估指标。

6. 反馈学习：将用户提供的反馈（如人工编辑修正回复）用于改进模型训练和微调过程，通过不断迭代收集并整合用户反馈，以提高ChatGPT在实际应用中表现的质量和鲁棒性。