ChatGPT算法是一个基于Transformer模型的自然语言处理算法，用于生成人类风格的文本。该算法的逻辑以下：

1. 初始化模型：ChatGPT算法采取预训练的Transformer模型，首先需要将模型加载到内存中并进行初始化。初始化进程中需要设置模型的超参数，如输入长度、输出长度、词表大小等。

2. 输入处理：当有一个需要生成的文本输入时，该输入会被转换为一个数字序列，便于模型进行处理。数字序列的生成方法为：将输入文本中的每一个单词映照为一个数字，然后将这些数字依照顺序连接起来构成一个数字序列。这个数字序列也被称为“输入张量”。

3. 模型预测：输入张量被送到模型中进行处理，输出一个几率散布，该散布表示了下一个单词的可能性。ChatGPT算法使用这个几率散布来选择下一个单词。

4. 辞汇采样：为了增加多样性，ChatGPT算法采取“基于几率的辞汇采样”方法来选择下一个单词。具体来讲，ChatGPT算法会从几率散布中随机采样一个单词作为下一个输出。

5. 输诞生成：选出的辞汇被添加到输出文本中，成为新的一部份。然后将输出文本转换回数字序列，作为下一轮模型预测的输入，再次履行第3和第4步，直到到达指定的输出长度。

6. 结束符处理：在输出文本到达指定长度后，ChatGPT算法会检查输出文本的最后一个单词会不会为一个“结束符”。如果是，则表示输出已完成。否则，ChatGPT算法将在输出的末尾添加一个“结束符”。

ChatGPT算法利用预训练的Transformer模型实现了自然语言处理，可以生成人类风格的文本。该算法有很多利用，包括自动生成新闻、聊天机器人、文本摘要等。