ChatGPT是目前世界上具有最高生成质量和最强生成能力的自然语言生成模型之一。该模型的表现得益于其基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）的技术框架和出色的模型优化策略。ChatGPT的相关论文在国际顶级学术会议和期刊中广泛发表，遭到了学界和业界的高度关注。

ChatGPT的前身是GPT，该模型在2018年由OpenAI团队提出并在NIPS会议上发表。GPT的核心技术是基于Transformer的自注意力机制，通过预训练语料数据来取得对自然语言的理解，然后可以根据预训练模型进行文本生成任务。GPT被认为是目前最优秀的自然语言生成模型之一，但随着研究和实践的深入，其存在一些问题和局限性，比如与现实世界中的对话场景不太适配，生成质量和语境联贯性还有待进一步提高。

为了解决这些问题，研究者们提出了ChatGPT模型。ChatGPT是基于GPT的技术框架，但在细节处理和模型优化上进行了改进，主要有以下几点：

1. 数据集的构建。ChatGPT模型的数据集是以对话为基础的，而不是基于单个文本的数据集。这类数据集更加符合实际场景，可以提高对话生成的逼真性和语境联贯性。

2. 针对对话场景的训练策略。ChatGPT模型采取了更加合适对话场景的训练策略，如对话历史的自注意力机制和对话历史和当前话语的融会等。

3. 模型的细节处理。ChatGPT模型对一些细节进行了优化，如对输入序列进行padding的位置进行随机以增强模型鲁棒性。

整体上来讲，ChatGPT通过对GPT进行改进，使它适应区别的对话场景，提高了生成质量和语境联贯性。关于ChatGPT的相关论文，主要包括《Improving Dialogue Response Generation via Progressive Global Reasoning》、《History Consistent Response Generation with Controllable Mechanism》等，这些论文分别在ACL、EMNLP等国际顶级学术会议上发表。

除在学术界引发广泛关注外，ChatGPT也在业界得到了广泛利用。2019年，微软公司发布了基于ChatGPT的“小冰”对话生成利用，遭到了广泛欢迎。随着技术的不断提高和利用场景的不断扩大，ChatGPT模型的表现和利用前景值得期待。