ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，通过训练大量对话数据，不断优化，并且在其中利用了一系列的机器学习算法来提高模型的预测能力，以此减少人为干预的因素，让对话更加智能化。

在对话训练中，ChatGPT首先需要大量的对话语料。这些对话语料需要包括各种可能的场景，从简单的问答到情感交换都需要包括。同时，为了让训练数据更加真实有效，还需要对数据进行清洗和去噪处理。只有这样，ChatGPT才能够通过自我学习，不断优化模型，实现对话的智能化。

同时，ChatGPT还采取了一些高级算法来提升对话模型的性能。其中最重要的算法之一就是Transformer。Transformer是自然语言处理中一种非常流行的模型架构，它使用自注意力机制（self-attention）来提取对话中的重要信息。这使得ChatGPT能够更好地理解对话的上下文、腔调和情感，从而更加准确地预测下一句话。

除Transformer外，ChatGPT还采取了一些其他的算法来进一步优化对话模型。其中，最经常使用的是预训练模型，如BERT和GPT⑵等。这些预训练模型可以在大范围语料库上进行预训练，然后通过微调的方式在特定任务上进行训练，以进一步提升模型的性能和鲁棒性。

ChatGPT在对话训练中不断优化，让对话更加智能化。通过利用先进的自然语言处理技术和机器学习算法，ChatGPT能够不断提高对话模型的准确性和智能化程度，实现更加自然、真实的对话体验。