ChatGPT是一种基于神经网络的语言模型，它的名称中的GPT代表着“Generative Pre-trained Transformer”。这类模型广泛利用于自然语言处理领域，可用于生成文本、对话等任务。

ChatGPT模型结构的核心是基于Transformer模型的编码器-解码器架构。其中，编码器功能是将给定的文本序列映照到一个隐藏向量表示，而解码器则利用这个隐藏向量表示来生成新的文本序列。

在ChatGPT中，编码器和解码器都包括若干个堆叠的Transformer块。这些Transformer块可以将输入文本序列中的每一个单词表示为一个向量，并且可以学习单词之间的依赖关系和上下文信息。每一个Transformer块包括了多头自注意力机制和前馈全连接层，其中自注意力机制能够帮助模型捕捉每一个单词在上下文中的重要程度，而前馈全连接层则能够从区别的角度来学习单词之间的关系。

ChatGPT的整体结构相对照较简单，但它在对话生成等任务中已被证明非常有效。在对话生成任务中，ChatGPT会接收到来自用户的一系列对话内容，并据此生成一系列响应内容。为了使生成的响应内容更加符合语言习惯和语义逻辑，ChatGPT还可以够利用预训练技术来学习大范围语料库中的语言模式和规律。

总结起来，在ChatGPT模型结构中，编码器和解码器都是基于Transformer模型设计的，并且包括了若干个堆叠的Transformer块。ChatGPT模型在自然语言处理领域已得到了广泛利用，特别在对话生成等任务中表现出色。