ChatGPT是一种基于预训练的自然语言处理模型，其利用范围及功能非常广泛，可以用于文本生成、文本分类、对话生成、问答系统等领域。而要使用ChatGPT模型，我们需要借助一些小程序来进行操作。

下面我们扼要说明一下ChatGPT论文中用到的小程序。

1. Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers是一个基于PyTorch和TensorFlow的开源库，提供了广泛的用于自然语言处理的模型，包括BERT、GPT2、RoBERTa、T5等。其中就包括ChatGPT模型。我们可使用Hugging Face Transformers库中的ChatGPT模型来进行文本生成或对话生成等操作。

2. Google Colab

Google Colab是谷歌推出的一种云端计算平台，支持Python语言，可以在云端不要钱使用GPU和TPU进行训练。我们可使用Google Colab来运行ChatGPT模型，并且可使用Hugging Face Transformers库进行模型加载和操作。

3. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一种交互式的笔记本工具，支持多种编程语言，包括Python。我们可以在Jupyter Notebook中编写代码来加载ChatGPT模型，并且使用Hugging Face Transformers库进行文本生成、对话生成等操作。

4. PyTorch

PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来支持深度学习任务。我们可使用PyTorch来加载ChatGPT模型，并且使用Hugging Face Transformers库进行文本生成、对话生成等操作。

以上就是ChatGPT论文中用到的一些小程序，它们都有各自的优势和劣势和适用处景。我们可以根据具体的需求来选择适合的小程序，进行ChatGPT模型的训练和运行。