聊天机器人(Chatbot)是人工智能在平常生活中的一种具象化的体现。在聊天机器人中，自然语言理解和自然语言生成两项关键技术，是聊天机器人能否到达人类思惟效果的关键因素。 自然语言生成技术(NLG)是指计算机程序根据视察到的数据自动生成符合语法规定和符合意义的自然语言文本。而聊天机器人则作为一个重要的利用场景，对自然语言生成技术提出了更高的要求。最广泛的利用则是强化学习(Reinforcement Learning)。此方法模仿人类在面对窘境时的行动，根据嘉奖或惩罚的响应反馈对其进行训练。但是，强化学习需要庞大的训练数据集、超高的计算资源和复杂的算法等。这对大部份使用者而言都需要耗费大量的时间和精力来完成学习。因此，聊天机器人的质量被限制在了数据集和计算能力等诸多限制因素。 随着机器学习和深度学习技术的发展，基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)实现对话生成技术的自然语言对话模型逐步被研究和发展出来。GANs是一个包括生成模型和辨别模型的两个对抗场。生成模型根据随机的输入向量生成虚假的数据，而辨别模型则被训练成可以分辨真实数据和虚假数据。在聊天机器人中，生成模型就是自然语言生成器，而辨别模型则是自然语言理解器的组成部份。GANs可以利用数据源中的模式，从而生成自然语言对话。不过，在聊天机器人中使用GANs依然存在一些问题，重要的问题就是稳定性。 针对上述问题，Google 通过使用Transformer和迁移学习技术相结合的方法，开发了一个新的模型 ：Chatgpt。Chatgpt模型是一个使用Transformer技术加上了自动回复技术的组合。它是一种典型的利用自监督学习和迁移学习构建的自动回复模型的典型代表。除此以外，Chatgpt还可利用语音辨认技术帮助使用者更便捷地实现文本输入，同时也能够逐渐学习和优化更多的基础的对话技能。 Chatgpt采取Transformer解码器解码措施并通过堆叠多个解码器（Decoder）来提高模型性能。同时，Chatgpt采取了一个无监督的语言模型，使用大量计算资源和自动编码器技术进行训练，从而构建了一个强大的AI语言模型。这个模型基于一个小语言模型，并逐步扩大，直至包括大量的语言信息。Chatgpt的特点之一是可以自主生成任意长度且符合语法语义规范的自然语言文本。

综合来看，Chatgpt技术是一种基于自然语言生成技术的聊天机器人技术，其创新点在于采取了基于无监督学习的方法，通过Transformer解码器解码措施的多层堆叠和自动编码器技术进行训练，从而构建了一个强大的AI语言模型。除此以外，Chatgpt还可以利用语音辨认技术来优化对话效果，从而更好地满足用户的需求。