ChatGPT 是一个可定义通用任务的生成式预训练模型，它使用了无监督的学习方法，可以根据上下文生成自然文本。它采取了基于transformer的架构，其中包括由多个transformer所组成的堆叠结构。

ChatGPT 最重要的原理是将其他的自然语言生成技术与图灵测试相结合。采取image GPT的方法，模型根据输入的文本生成一个向量，该向量代表着从那些输入中提取的特点。这些特点可以用来引导模型生成类似于输入的输出，并保持交互的连续性。模型的目的就是通过不断创造与输入类似的文本，来过一个人的图灵测试，令人认为与其沟通的是一个真实的人，而不是机器。

ChatGPT 引入了随机掩码，以此来提高模型的复杂性。而这一进程通过在字符串的每一个元素上赋予一个可能的值，并进行随机的过滤，能够提高系统的准确率。

ChatGPT 的另外一个原理是：使用极小的金字塔样本。该模型使用的是类似于GAN的方式，来提高多样性，并保存生成的文本的联贯性及其关系。在模型的进程中，通过breakpoint sampling取样来提供样本点, 从而保证样本的多样性和联贯性。

还有一个chatgpt原理是以一种非常聪明的方式去过拟合，由于在生成语言模型时容易过拟合。与其保存各种噪音，我们可以选择使用随机mask和dropout递归自增模型，使它们更难记住培训数据中的无关内容，从而减少过度拟合。

ChatGPT是一种在自然语言处理领域中利用广泛的深度学习模型，其原理包括了基于Transformer的模型，随机掩码、金字塔样本、掩盖过拟合等等都使其成为一个高度优秀的机器和人类进行自然交换对话。它将一些最早进的语言模型结合起来，可以在多种任务上完善表现，即便是很短的拆分任务，也能够到达非常好的效果。