ChatGPT是一种使用自然语言处理技术来生成文本的AI模型。根据最近几年来的研究，ChatGPT可以完成文本生成、对话生成、文本分类等多种任务，并已在自动客服、文本摘要、机器翻译等领域得到了广泛利用。在本文中，将向您介绍ChatGPT的作图奥秘。

ChatGPT的作图奥秘主要是基于其预训练模块。在预训练阶段，ChatGPT基于大范围的文本数据来训练模型。然后，该模型将可以用于各种下游任务。ChatGPT使用的是无监督的预训练方式，这意味着模型不需要依赖于标记好的数据便可学习。这在处理大型文本数据时非常有用。

ChatGPT的预训练方式基于自回归的语言建模，即给定上下文中的单词，模型通过预测下一个单词来估计条件几率。这样的预测任务可让模型学习语言中的上下文依赖关系。这些依赖关系可以是词语之间的直接联系，也能够是更抽象的语义关系，如情感偏向等。

ChatGPT使用了transformer编码器来实现预训练模型。transformer编码器由一些全连接层组成，这些全连接层可以根据输入的词嵌入向量计算输出。同时，transformer编码器还包括多头注意力模型，可以用于解决长序列的建模问题。

使用transformer编码器的优点是可以支持较长的序列，同时还可以增强模型的表达能力。在实际利用中，ChatGPT可使用较短的文本来生成更长的句子乃至文章，这使得其在生成自然语言文本方面十分有优势。

总而言之，在预训练模型方面，ChatGPT具有以下特点：1）使用自回归的语言建模，可使得模型斟酌到上下文关系。2）使用transformer编码器，可以增强模型的表达能力。3）使用无监督学习的方式，可以不需要标注数据便可学习。

ChatGPT在文本生成、对话生成、文本分类等任务中表现优良。并且，由于其生成的自然语言文本与人类写作不相上下，该模型非常擅于生成各种文本，如新闻文章、社交媒体帖子、利用程序消息和电子邮件回复等。在未来，ChatGPT还有望在更多领域得到利用。