ChatGPT是一种自然语言处理技术，能够让计算机理解并自动产生文本。它是基于语言模型的生成算法，采取了大范围预训练模型的方法，对话系统的效果可以做到比较自然的交换。

ChatGPT主要的组成部份有五个，分别是：Context、Head、Attention、Transformer和Generative Model。

Context是指对话的上下文环境，即说话的背景信息。在对话系统中，Context被认为是十分重要的，由于它可以为生成的回答提供很多有用的信息。

Head是指对话系统的主要组成部份，它负责实现各种对话功能，并且决定了对话系统的性能。Head包括对话管理器和对话生成器。

Attention是一种注意力机制，可以将上下文环境中有用的信息集中到生成回答的进程中。在ChatGPT中，Attention机制主要用于计算生成回答时需要关注的上下文部份。

Transformer是一个非常重要的模块，它能够将输入信息进行编码，并在生成回答时进行解码。Transformer由多层网络组成，每层包括了多头Attention机制和全连接层。

最后是Generative Model，它是全部系统的核心部份，负责生成回答。Generative Model是一个基于循环神经网络（RNN）的模型，它能够根据输入信息的上下文环境产生出一个自然语言的回答。

ChatGPT中的对话系统可以在很多利用场合中使用，例如客服对话系统、聊天机器人等。这些系统可以根据用户的输入理解意图，并自动产生恰当的回答。在使用ChatGPT时，我们需要提早对系统进行训练，让它可以自动学习上下文信息，并根据区别的任务进行调剂和优化，从而得到更加自然和准确的回答。

总的来讲，ChatGPT是一种可以帮助我们让计算机理解自然语言并自动产生文本的技术。它基于大范围预训练模型，具有强大的语言模型生成能力。目前，它已在很多实际利用场景中得到了利用，未来还将有更加广泛的利用前景。