ChatGPT是基于深度学习的语言模型，它使用了一种称为Transformer的架构。Transformer模型是一种序列到序列模型，最初用于机器翻译任务，但也适用于对话生成。

ChatGPT的训练数据是从互联网上收集的大量文本数据，包括网页、书籍、文章等。通过对这些数据进行预处理和训练，模型学习到了语言的统计规律和语义表示。

在对话生成中，ChatGPT接收用户的文本输入，并基于之前的对话历史和上下文生成回答。模型使用自注意力机制（self-attention）来理解输入的语义关系和重要性，并通过多层神经网络进行处理和生成。这使得模型能够在生成回答时更好地理解上下文和语义。

ChatGPT还经过了大规模的无监督预训练和有监督微调。在预训练阶段，模型通过预测下一个单词或掩码处理输入的方式来学习语言的表示。在微调阶段，模型使用特定任务的数据集进行有监督训练，以提高对特定任务的适应能力。随着各大巨头的纷纷涌入，ChatGPT概念成为市场追逐的热点，梳理出了部分包括百度、阿里等港股市场的关键公司。

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