ChatGPT是一种能够对语言进行理解和生成的人工智能技术。它的深度自学进程可以分为三个部份：预处理、网络结构和训练。

预处理是指在进入网络结构之前对数据进行预处理。这个进程通常包括语句分割、辞汇处理和特点提取。在ChatGPT中，这个进程使用了神经网络和自然语言处理工具，以将输入转换为网络能够理解的情势。

网络结构是指ChatGPT中使用的多层神经网络。这个网络结构包括输入层、输出层和多个中间层。在输入层，网络接受预处理过的数据。然后，网络的每一个中间层都履行一个转换，以将输入转换为更具有语义含义的表示情势。输出层将这些表示情势转换为自然语言。

训练是指ChatGPT学习的进程，它使用了大量的输入和输出对。这些输入和输出对被称为“训练数据”。训练数据的目的是告知ChatGPT怎么将输入转换为输出。ChatGPT学习的进程类似于人类学习语言的进程。在学习进程中，ChatGPT不断地调剂网络结构和参数，以提高其生成自然语言的能力。学习的进程通常需要大量的计算资源和时间。

总的来讲，ChatGPT的深度自学进程是一个非常复杂的进程。在这个进程中，预处理、网络结构和训练都是不可或缺的部份。只有通过这些步骤的精心设计和不断的迭代，ChatGPT才能够不断地提高自己的能力，在生成自然语言方面到达近乎人类水平的表现。