ChatGPT是目前人工智能领域中非常受欢迎的语言模型之一，它具有着强大的自然语言生成能力和丰富的知识库，可以用于各种文本生成任务，例如机器翻译、对话生成、摘要生成、问答系统等。在使用ChatGPT之前，我们需要先了解它如何输入数据。

ChatGPT的输入数据格式是一段文本序列，通常称为“输入文本”或“输入语句”。这段文本序列可以是任意长度，并且可以包括各种类型的文本内容，例如句子、段落、文章、对话等。

ChatGPT的输入数据需要经过一定的预处理才能被有效地输入到模型中。具体地说，需要将输入文本转换为一系列数字，也称为“输入IDs”。这些数字实际上是单词或子词的唯一标识符，它们用于表示输入文本中的每一个单词或子词，从而使ChatGPT能够进行文本生成或其他任务。

为了将输入文本转换为输入IDs，需要先进行分词操作，将输入文本切分为单词或子词，并将每一个单词或子词映照为唯一的ID。目前经常使用的分词工具有BERT Tokenizer、SentencePiece和NLTK等。

具体使用哪一个分词工具取决于输入文本的特点和任务类型。例如，如果输入文本是英文，那末可以选择使用BERT Tokenizer或NLTK进行分词；如果输入文本是中文，则可以选择使用SentencePiece或THULAC进行中文分词。

经过分词后，还需要将输入IDs进行填充和截断操作，以确保输入序列长度是一致的。由于ChatGPT的输入序列长度限制是1024个tokens，因此如果输入文本超过了这个长度限制，就需要进行截断操作；如果输入文本太短，就需要进行填充操作。填充可使用0来完成，而截断则需要根据实际情况进行。

输入IDs需要转换为张量（Tensor）的情势，以便输入到ChatGPT模型中进行计算。在PyTorch中，可使用torch.Tensor()函数将输入IDs转换为张量，并将其送入模型中进行计算。

ChatGPT的输入数据是一段文本序列，经过分词、填充和截断等一系列预处理后，转换为一系列数字，终究转换为张量输入到模型中进行计算。了解输入数据的格式和处理进程对正确使用ChatGPT来讲非常重要。