ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法的聊天机器人，是最近几年来人工智能技术的重要突破之一。那末，ChatGPT采取了哪些奇异的技术来实现其出色能力呢？

技术一：预训练模型

ChatGPT首先采取了预训练模型。预训练模型是指在大范围的语料库上进行模型训练，将语义信息编码到模型的权重中，从而使得模型具有理解文本、生成文本的能力。ChatGPT选择采取大范围的互联网文本数据进行预训练，包括维基百科、新闻、社交媒体等。这类做法能够使得ChatGPT对各类主题有比较不错的理解和表达能力。

技术二：Transformer模型

ChatGPT的核心技术是Transformer模型。Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的模型，能够在不受长度限制的情况下，对输入序列进行编码和解码。Transformer模型适用于各类自然语言处理任务，并且其表现在生成文本方面尤其突出。ChatGPT借助Transformer的强大能力，实现了情境感知、语义理解和流畅的文本生成能力。

技术三：Fine-Tuning模型

除预训练和Transformer模型，ChatGPT终究的工作状态还需要进行微调。微调即是在已预训练好的模型上，根据实际任务进行模型的再训练，使得模型更好地适应任务的特点。对ChatGPT而言，微调使得其能够更好地应对各种区别的聊天场景，从而更好地服务于用户。

ChatGPT的强大能力来自于多种奇异的技术手段：预训练模型、Transformer模型和Fine-Tuning模型。这些技术的配合，是使得ChatGPT能够更好地理解用户意图、生成符适用户期待的语句、同时保持流畅的关键。未来，ChatGPT的不断升级，将会增进人工智能技术的更加发展。