ChatGPT是一种基于Transformer结构的神经网络模型，它利用大量数据进行训练，以即可以进行人工智能的问答和对话。

在ChatGPT中，所有的输入和输出都是文本字符串，这类输入和输出情势使得它成为一种非常灵活的人工智能模型。用户可以输入一个问题，ChatGPT会自动输出一个相应的答案。或，用户可以输入一句对话，ChatGPT会立即产生一个成心义的回复。这些都是基于模型中的先前训练所取得的经验。

ChatGPT是怎样在问答和对话方面实现智能的？首先需要明确的是，这类智能来自于大量文本的训练。ChatGPT使用流行的Transformer神经网络架构，并训练了大量的通用语言模型。这些模型不但能够辨认输入文本的语义，还可以了解上下文的相关信息，从而更好地理解输入。

然后，ChatGPT使用前馈神经网络（feedforward neural network）将输入文本映照到一个隐藏层表示。这个隐藏层表示包括了输入文本的所有语义信息及上下文相关信息。ChatGPT使用一个生成模型将这个隐藏层表示转化为一个输出序列。

生成模型在ChatGPT中被使用，是由于人工智能问答和对话设计 , 需要更灵活的输出情势。生成模型是一个强大的工具，可以生成与输入文本相关的、符合语言规则的输出序列。这些模型需要在很大程度上自动学习，但是由于模型巨大，需要耗费大量的机器资源和时间进行训练。

ChatGPT可以对话的灵活性和能力源自其离线训练。模型在大量的数据集上进行训练，几百万到几十亿个单词，包括了许多输入文本类型和相关的输出文本类型，例如问题答案和自然语言对话。这造就终端用户可以体验到非常自然的问答和对话，与另外一个人聊天模式类似。

结论：ChatGPT在智能问答和对话中的利用标志着一个巨大的奔腾，其模型训练的范围和灵活性，使得我们阔别了过去那种单一答案的自动回复，从而愈发接近了真实的自然语言交互体验。