ChatGPT全称“Conversational Heterogeneous Adversarial Transformer Generative Pre-training” ，是一种基于转换器和生成式预训练的对话生成模型。该模型是由一组研究人员在2020年提出的一种新颖的对话生成模型，该模型在基准数据集上的表现优于当前许多对话生成模型。

ChatGPT模型的设计採用了转换器（Transformer）和生成式预训练技术（Generative Pre-training），这两种技术都是自然语言处理领域深度学习模型的核心基础。生成式预训练技术是该模型的主要特点，它能够让模型通过学习大量的文本数据，进一步提高模型的生成能力，从而提高模型生成对话的质量。

除此以外，ChatGPT模型还提出了一个全新的模型架构，即“Heterogeneous Adversarial Network”（GAN），该模型架构能够通过两个对抗的神经网络（生成器和辨别器）来提高模型的生成能力。与传统的生成器和辨别器体系结构区别，该模型架构包括了多个生成器和多个辨别器，这些生成器和辨别用具有区别的结构和目标，从而进一步增强了模型的生成能力。

ChatGPT模型的训练数据集是由亿级别的对话文本数据构成的。该数据集包括了区别领域、区别语言风格和区别情境的对话数据，这些数据涵盖了各种类型的对话，包括社交对话、问答对话、机器人对话等。

对对话生成任务，ChatGPT模型在BLEU、Perplexity等评价指标上均表现出色，可以生成高质量、多样化的对话，具有广泛的利用场景，包括智能客服、智能问答、聊天机器人等领域。

总的来讲，ChatGPT模型是当前最为先进的对话生成模型之一，其较高的生成质量和多样性，和新颖的GAN模型架构，使其在自然语言处理领域具有重要的研究和利用价值。