ChatGPT是一种基于大范围预训练的自然语言处理模型，具有优秀的对话生成能力，能够对用户的输入进行理解，并生成符合语义、流畅自然的回复。但是，ChatGPT其实不是一个简单的模型，其背后触及到复杂的知识表示和存储方式。

ChatGPT的知识存储方式主要包括两种：一是语言模型所学习的大量语料库，包括维基百科、百度百科等大型知识库；二是模型内部的隐藏层参数，这些参数会根据网络结构和训练数据进行学习，反应了ChatGPT对自然语言中辞汇、语法、语义等方面的认知。

在ChatGPT的知识存储方式中，语料库是基础。语料库是指包括大量文本片断的集合，ChatGPT会对这些文本片断进行学习，通过不断地预测下一个单词的出现几率来建立几率模型，进而实现对区别句子的理解和生成。这些文本片断的来源包括网络上的各种数据源，如论坛、博客、新闻等，涵盖了各个领域的知识。ChatGPT模型通过学习这些语料库，取得了大量的语言知识，包括辞汇、语法、语义等方面的知识。同时，ChatGPT还会自动学习区别文本片断之间的联系，从而更加全面地理解语言。

除语料库，ChatGPT的知识还包括模型内部的隐藏层参数。这些参数是神经网络中的一部份，具有关键作用。ChatGPT模型可以通过网络的前向传播计算输出，但是实现这一进程所需要的参数是网络的隐藏层参数，它们是由训练数据反向传递而来的，捕捉了对语言的认知。这些隐藏层参数其实不直接进行存储，而是在模型运行时动态生成，从而实现对句子或文本的分析。

ChatGPT通过学习语料库和生成隐藏层参数，实现了对自然语言的理解和生成。其中语料库是ChatGPT知识的基础，而隐藏层参数则是该模型实现对区别文本的理解与生成的关键。ChatGPT不但可以实现对区别领域的知识的理解，还可以对复杂的语言结构进行处理，同时具有一定的语义理解能力，这使得ChatGPT在语音辨认、机器翻译、聊天机器人等领域都具有广泛的利用前景。