ChatGPT是一种基于深度学习的对话生成模型，它的底层逻辑主要是基于自然语言处理和深度学习技术。

ChatGPT采取了预训练语言模型的方法进行训练，通过大范围的语料库学习语言的规律和特点，从而能够更好地理解和生成自然语言。具体地，ChatGPT使用了Transformer模型作为其基础架构，这是一种高效的序列模型，能够有效地处理长文本输入。Transformer模型通过将输入序列分为若干个子序列，并采取自注意力机制从各个子序列中抽取特点，然后再通过量头注意力机制将区别子序列的特点进行融会和整合，终究输出一个全局特点向量，用于进行生成。

ChatGPT采取了无监督学习的方式进行预训练，即先通过大范围的未标注数据进行预训练，然后再通过有限的标注数据进行微调。这类方法能够使模型更好地捕捉到语言的内在结构和规律，避免了过度拟合和数据不足的问题，提高了模型的泛化能力。

ChatGPT还采取了多通道输入的策略，将区别类型的信息同时融入到模型中。例如，在进行对话生成时，除前一个回合的对话历史，还可以将当前场景的信息、用户的个人信息、语言模型的输出等多种信息同时输入到模型中进行生成，从而提高了模型的生成能力和鲁棒性。

总的来讲，ChatGPT的底层逻辑是基于自然语言处理和深度学习技术的结合，通过预训练语言模型、采取无监督学习和多通道输入等策略，实现了对话生成的高效和准确。随着技术的不断发展和优化，ChatGPT有望在未来进一步提升其生成能力和利用范围，为人类带来更多便利和福利。