ChatGPT（Conversational Hierarchy-aware Transformer-based Generative Pre-training）是一个基于Transformer的生成式预训练模型，它能够用较少的参数量和预训练轮数就到达与同类模型类似的效果。

ChatGPT模型在生成式对话领域有着很好的表现。其特点在于，在训练进程中，模型会斟酌到对话中用户和机器人之间的层次关系，并在生成回复时遵守这类层次关系。

具体地说，ChatGPT将对话划分成区别的层次，每层代表一个话题。在生成回复时，模型会先斟酌当前层次的话题，然后再向上一层次递推，逐层斟酌话题，直到斟酌完所有的话题。这样，ChatGPT就可以生成更加联贯、符合上下文的回复。

另外，ChatGPT还采取了基于注意力机制的方法，使得模型能够在生成回复时对输入的对话历史进行有效的建模。具体地说，模型会根据对话历史中区别位置的重要性来分配区别的权重，以便更好地关注那些与当前回复相关的信息。

总的来讲，ChatGPT模型在生成式对话领域有着很好的表现，其结构的创新性体现在对话中层次关系的斟酌和基于注意力机制的方法。未来，我们可以斟酌将ChatGPT模型利用到更广泛的领域中，例如文本生成、机器翻译等。