ChatGPT，是一种基于深度学习技术的人工智能机器人，被广泛利用于自然语言处理、聊天机器人等领域。ChatGPT使用的模型主要是GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

GPT是由OpenAI研究所开发的一种基于Transformer的人工智能语言模型，采取了大范围的预训练和后微调的方式。在预训练的进程中，GPT使用了一个非常庞大的语料库，包括维基百科、新闻文本、小说等，以学习各种自然语言文本的特点和规律。在预训练以后，GPT可以进一步根据具体任务进行调剂和微调，以适应特定的利用场景。

GPT模型的核心是Transformer架构，这是Google研究团队在2017年开发的一种自然语言处理模型，用于机器翻译和其他自然语言处理任务。Transformer架构的特点是可以处理输入序列的任意位置，而不像传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）需要依照固定的顺序进行处理。这使得Transformer架构可以并行处理多个输入序列，大大提高了处理效力。

GPT模型的训练进程中，使用了一种叫做Masked Language Modeling（MLM）的技术，即对输入的文本序列，随机地隐藏一些辞汇，然后让模型预测这些辞汇。这类方法可让模型学习到更广泛的文本上下文信息，进而提高模型的泛化能力。

除MLM以外，GPT模型还使用了一种叫做Next Sentence Prediction（NSP）的技术。NSP是指对两个相邻的文本序列，模型预测这两个序列会不会是连续的，即会不会有逻辑关系。这类技术可让模型更好地理解全部文本内容的跨度和联贯性。

总的来讲，ChatGPT使用了GPT模型，利用大范围的预训练和微调技术，让机器人更好地理解和生成自然语言文本。这类模型的利用已远远超越了聊天机器人的范畴，触及到自然语言处理、文本分类、语音辨认等众多领域，为研究和利用带来了巨大的便利。