chatgpt是目前较为流行的一款聊天机器人，其底层运行逻辑是基于人工智能深度学习技术的。我们需要了解一下深度学习的基本原理。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其基本思想是通过大量的数据学习和构建模型，从而实现对未知数据的预测和分类。而chatgpt聊天机器人的底层运行逻辑一样利用了这类思想。

我们需要了解chatgpt的模型架构。chatgpt采取了一种基于变换器（Transformer）的深度神经网络，这类网络结构具有较好的并行化能力和长文本处理能力。在chatgpt中，模型被训练去理解自然语言，摹拟人类对话，并基于大量文本数据进行学习。

我们需要了解chatgpt所采取的预训练技术。chatgpt使用了一种叫做无监督预训练技术，即不需要标注数据的情况下进行模型训练。在该预训练技术中，模型通过大范围的语料库训练，从中学习自然语言的规律、辞汇语义和上下文关系等知识，进而提高模型的准确性和智能水平。

我们需要了解chatgpt的响应机制。chatgpt在接遭到用户输入后，会将输入语句转化为向量情势，从而使得深度神经网络能够进行预测。模型基于已学习到的语义知识，根据输入语句的上下文关系来生成对应的响应语句，并输出给用户。

整体而言，chatgpt底层运行逻辑基于深度学习技术，通过采取变换器网络、无监督预训练技术和响应机制等，实现了对自然语言的理解和智能应对，并且在多项测试中表现优良。未来，chatgpt还有很大的发展空间，不断提升本身的智能水平，为用户提供更加便捷的聊天体验。