对ChatGPT这样的自然语言处理技术，它的主要作用是生成自然语言文本，比如说一些聊天对话、文章、新闻报导等等。而ChatGPT是怎么实现语言生成的自动化的呢？下面就来具体介绍一下。

ChatGPT采取的是基于Transformer的架构。这类架构具有强大的自我关注能力，能够更好地处理长时间的依赖关系，并且成功地利用于自然语言处理领域。在ChatGPT的训练进程中，模型会通过输入的上下文序列和标记序列进行学习，从而实现对后续文本的生成。

ChatGPT使用的是无监督的方法进行训练。这就意味着，ChatGPT不需要过量的输入和输出数据，只需要输入一些原始的文本数据便可。这使得ChatGPT能够更加灵活地生成语言文本，并且具有更强的适应性和泛化性。

ChatGPT还采取了预训练和微调的策略。在预训练阶段，通过大范围的文本数据对模型进行训练，学习到更加全面的语言知识。在微调阶段，则主要针对具体任务进行fine-tuning，进一步提升模型的表现。

ChatGPT还采取了beam search算法进行文本生成。这类算法通过对生成的文本进行打分，选择得分最高的文本作为终究的生成结果。相比其他文本生成算法，beam search算法能够更好地保持文本的联贯性和逻辑性。

ChatGPT的语言生成自动化主要体现在基于Transformer的架构、无监督训练、预训练和微调和beam search算法等方面。它的出现为生成自然语言文本提供了一个新的思路和方法，也为语音助手、智能客服、语音翻译等领域的发展提供了强有力的支持。