ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）模型，它基于前沿的深度学习技术，包括循环神经网络（RNN）和变压器（transformer）。ChatGPT的全称是“Conversational Language Generation Pre-trained Transformer”，也就是“面向对话的自然语言生成预训练变压器”模型。它是由开源社区OpenAI发布的，被广泛利用于对话系统、聊天机器人、自动问答系统等领域中。ChatGPT的主要特点是可以根据给定的上下文生成联贯、通顺、自然的文本，可以用于生成对话、聊天、问答、摘要等任务。同时，ChatGPT的预训练模型非常强大，可以适应各种区别的领域和语言环境。

ChatGPT的基本结构是一个多层的变压器神经网络，其中每层都有多个自注意力机制组成。自注意力机制可以理解为计算输入序列中每一个位置的重要程度，从而根据重要程度来更新模型的状态。在每一个层次的处理中，模型都会将注意力集中于前面的部份，这样可以对当前位置进行更好的预测。这类设计使得ChatGPT可以对长文本进行建模，由于每一个单词都会被重点关注，而不会遭到距离远近的影响。

ChatGPT的预训练模型是使用了大范围的无标注数据进行训练的，因此具有很强的泛化能力。在使用时，可以通过微调预训练模型来适应具体的任务和数据。微调进程可以通过增加任务相关的训练数据和调剂模型超参数来实现。因此，与传统的模型相比，ChatGPT更容易实现、更具可扩大性、更符合现实情况。

总的来讲，ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型，它具有可扩大性、可适应性和泛化能力强等特点。在实际利用中，可以根据具体任务对其进行微调，从而更好地满足需求。