ChatGPT的产生过程涉及两个主要步骤：预训练和微调。

1. 预训练（Pre-training）：

在预训练阶段，使用大规模的互联网文本数据进行模型的无监督学习，这些数据通常是从万维网上抓取的，并包括各种类型和主题的文字内容，通过自监督学习方法，如语言建模任务，将ChatGPT暴露给这些文本数据，并试图深入理解语言结构、句法、多样性等特征。

在预训练中使用了一个称为Transformer架构的神经网络，该网络有多个编码器层和解码器层，并利用自注意力机制（self-attention mechanism）来处理输入序列，通过迭代地观察并预测输入序列中隐藏位置上单词，使得ChatGPT能够捕捉到丰富而复杂的语言知识。

2. 微调（Fine-tuning）：

一旦完成了预训练，ChatGPT就可以进入微调阶段以适应特定任务或场景，微调是指使用有标签示例进行有监督学习，以便引导模型更好地执行特定任务。

在聊天场景下进行微调时，在对话历史信息作为输入情况下，ChatGPT被要求生成恰当的回复，为了达到这一目标，可以使用人工产生的对话数据或者从互联网上爬取的对话数据进行微调训练，通过在特定任务上反复迭代调整模型参数并最小化损失函数（如交叉熵），使得ChatGPT能够更好地理解和产生与对话相关的响应。

微调阶段还包括一些技术手段来控制ChatGPT的输出行为，在生成回答时可以添加专门设计的提示信息、设置长度限制或温度参数等。