ChatGPT 是一个基于神经网络的对话模型，由 OpenAI 开发。它是建立在研究中最新的自然语言处理技术之上，使用了深度学习架构来生成高质量和连贯的回答。

背景可以追溯到 2015 年发布的 LSTM 算法，在那时候开始流行起了序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型，这些模型被用于机器翻译、语音识别和对话系统等应用领域。

随着时间推移，在大规模数据集和强大计算资源的支持下，研究者们不断改进这些模型，并将 Transformer 架构引入 NLP 领域，Transformer 模型使用注意力机制来有效地捕获输入序列中单词之间的关系，并提供更好的性能表现。

OpenAI 在此基础上开发出 ChatGPT 模型，该模型采用了 Transformer 架构，通过预训练和微调两个阶段进行优化，第一阶段使用庞大的通用文本数据集进行无监督预训练，以帮助 ChatGPT 学习编码自然语言知识，并展现其潜力与创造力；第二阶段则通过在特定任务上进行有监督微调，以使 ChatGPT 能够执行特定的对话任务。

尽管 ChatGPT 可以在许多方面表现出令人印象深刻的自然语言生成能力，但它也存在一些限制，由于庞大数据集中可能存在的偏见和错误信息，模型可能会产生不准确或有争议性的回答，在某些情况下，ChatGPT 对输入敏感，并且缺乏常识推理能力。

为了提供更加可控和安全的使用体验，OpenAI 还引入了一种名为 "强化学习从事（reinforcement learning from human feedback）" 的方法来微调 ChatGPT 模型，并与人类操作员合作进行实时过滤和反馈处理。