ChatGPT作为一个基于自然语言处理的AI模型，在广泛利用当中展现出了其高智商的一面。但是，它究竟是如何被打造而成的，又是如何具有了如此高级别的人工智能技能的呢？

在深入探讨ChatGPT的神经网络模型构建进程之前，我们先来了解一下甚么是神经网络模型。可以将神经网络视为一组可以自动发现和学习数据模式的算法，其工作原理类似于大脑中的神经元接收、处理和传输信息。神经网络的基本单位为神经元，而网络的连接则由边沿表示。通过微调连接权重，神经网络能够自动学习并提高准确度。

ChatGPT的神经网络模型采取的是“Transformer”架构，这类的结构可以在多个自然语言处理（NLP）任务中获得良好效果。Transformer的核心是“自注意力机制”（self-attention mechanism），它可以将输入序列中的信息进行编码和解码，从而更好地理解和提取语言特点。ChatGPT架构使用了一个“解码器”模型，使得ChatGPT能够处理长的自然语言序列，从而生成联贯、自然的输出。

接下来，我们来一步一步地剖析ChatGPT的神经网络模型构建进程。ChatGPT首先采取无监督的预训练方式，也就是将模型加以训练，并从生成的结果中自我修正。其前置模型是一个由多层Transformer组成的模型，训练数据则是来自大范围的网络文本语料库。

然后，ChatGPT会进行finetune步骤，行将其预训练的模型利用于具体的任务。在这一步骤中，ChatGPT会使用有监督的数据进行训练，以便生成符合特定任务需求的结果。例如，在对话场景中，ChatGPT需要学习区别的人类谈话模式，并生成自然、流畅的回复。

ChatGPT还根据需要进行微调，以便跨区别的NLP任务进行更好的适应。例如，它可以在QA（问题解答）任务中学习并提取“答案”相关的信息，同时在文本生成任务中学习并提取“内容”相关的信息。

总而言之，ChatGPT是一个基于神经网络模型构建的先进AI模型，具有自动学习和自我修正能力。其使用的“Transformer”架构和自注意力机制使得该模型在多项NLP任务中表现出色，同时在无监督的条件下实现了预训练和finetune等功能。希望本文对您对ChatGPT的理解提供了一些帮助。