ChatGPT是基于大范围预训练的自然语言处理模型，它在知识图谱的基础上，利用GPT架构和Transformer技术，集成了Chatbot的功能，可以与人类进行交互式对话。

ChatGPT的原理很简单，它的训练主要依赖于大范围的语料库和知识图谱。在建立模型之前，需要准备足够的数据集，这些数据集包括了各种语言和主题的文本。

在训练模型时，ChatGPT会不断地处理这些文本，并从中提取出关键字和语义信息。然后将这些信息存储到知识图谱中，以便模型能够更好的理解并回答人类提出的问题。

ChatGPT的模型基于GPT架构和Transformer技术，它包括了多层的神经网络，每层都具有区别的任务，如序列建模、条件生成和表征学习等。

通过大范围的预训练，ChatGPT可以更好地理解自然语言，并能够与人类进行自然、流畅的对话。同时，ChatGPT还具有自适应学习和自我优化的能力，可以不断地提升自己的性能和表现。

ChatGPT的利用场景非常广泛，比如智能客服、智能助理、问答系统、智能推荐等。它可以帮助企业提高客户满意度、下降人力本钱、提高效力等方面都具有很大的潜力。

总的来讲，ChatGPT是一种基于大范围预训练的自然语言处理模型，它利用GPT架构和Transformer技术，集成了Chatbot的功能，可以与人类进行交互式对话。它的核心原理是依赖于大范围的语料库和知识图谱，并通过自适应学习和自我优化不断提升自己的性能和表现。