ChatGPT是使用了一种称为Transformer的神经网络架构来实现的。Transformer模型由Google在2017年提出，用于自然语言处理任务。

ChatGPT首先通过对大量人类对话数据进行预训练来学习语言知识，这个预训练过程被称为无监督学习，因为模型只根据输入和输出文本之间的关系进行训练，而不需要标记好的数据集。

在预训练中，ChatGPT使用了一个双向Transformer编码器来理解输入文本，并使用一个解码器生成回复，它会尝试预测下一个词，并且通过比较其预测与真实下一个词之间的差异来调整模型参数，这个过程可以帮助模型逐渐学习到语法、上下文和常见意义等方面的知识。

完成预训练后，ChatGPT还需要进行微调以使其适应特定任务（例如对话），在微调阶段中，利用有标签或半标签数据集针对特定任务进行有监督学习。

在用户聊天时，将用户输入传递给已经微调好的ChatGPT模型，并从中获得回复，该模型根据其已经获得的知识和上下文生成响应，并返回给用户。