ChatGPT是一种基于深度学习的文本生成模型，它通过对大量的自然语言文本进行学习，能够自动地生成具有联贯性和可读性的文本。为了更好地理解ChatGPT的生成进程，我们可使用流程图来进行说明。

ChatGPT的生成进程可以分为以下几个步骤：

1. 输入文本

我们需要将待生成的文本输入到ChatGPT模型中。这些输入文本可以是一段话、一篇文章、一首诗歌，乃至是一个单词。模型的生成结果将基于该文本来进行预测。

2. 分词处理

接下来，我们需要对输入文本进行分词处理。这一步骤将会把输入文本中的每个单词都划分出来，以建立单词级别的语义表示。分词处理可以采取机器学习中的一些常见算法，如N-gram模型和条件随机场模型。

3. 生成序列

分词处理以后，ChatGPT模型将使用前面的单词序列来预测下一个要生成的单词。在这一步骤中，模型会斟酌前面的单词所携带的信息，和它们之间的语义关系，来预测下一个单词的可能性。这一进程可使用循环神经网络（RNN）或是变换器（Transformer）等深度学习模型来实现。

4. 重复生成

重复上述的生成序列步骤，直到生成所需的文本为止。在每次生成新的单词时，模型会将前面已生成的单词序列作为输入，进一步预测下一个单词的可能性。这一进程会一直重复下去，直到输出文本的长度到达要求。

5. 输出结果

ChatGPT模型将输出一段由所生成的单词序列组成的文本。这个文本多是一段话、一篇文章、一首诗歌等等。为了确保生成文本的可读性和联贯性，我们可以对输出结果进行一些后处理操作，如去除重复单词、修正语法毛病等。

需要注意的是，ChatGPT模型的生成结果其实不是完全准确的。由于模型在生成文本时是基于已有文本的统计特点来进行预测，所以它可能会存在一些语法上的毛病或不联贯的地方。因此，在使用ChatGPT模型进行文本生成时，我们需要进行一定的校订和调剂，以确保输出文本的质量和可读性。