随着现代科技的不断发展，自然语言处理技术也愈来愈遭到重视。ChatGPT技术作为自然语言处理技术中的一种，其实现难度也是备受关注的话题之一。

ChatGPT技术是一种基于生成式模型的自然语言处理技术，目的是能够让计算性能够更好地理解人类的语言。具体而言，ChatGPT技术的基本思路是通过学习大量的语言数据，从而实现对自然语言的理解和生成。

在技术实现方面，ChatGPT技术主要依赖于深度学习算法。具体而言，它采取了一种称为“transformer”的神经网络架构，通过量次迭代来不断优化模型的表现。这些迭代进程需要大量的计算资源和数据支持，因此对实现ChatGPT技术来讲，需要具有一定的技术与资源支持。

另外，ChatGPT技术实现进程中还需要解决诸如语言模型训练、数据清洗、参数优化等一系列问题。特别是在训练模型时，需要大量的数据样本来提高模型的表现。但是，这些数据样本的获得和处理并不是易事，需要依赖于大量数据的开发和存储。

除此以外，ChatGPT技术的实现还要面临大量的挑战和问题。例如，对区别的语言和口音，模型需要具有一定的适应性和鲁棒性。再如，在处理实时场景中的自然语言时，模型需要具有一定的实时性和响应速度。

综上所述，ChatGPT技术的实现难度确切存在。但是，随着科技的不断进步和利用的拓展，ChatGPT技术也在不断优化和完善，已开始在多个领域得到广泛的利用。未来，随着技术和资源的进一步创新和发展，ChatGPT技术的实现难度将会得到进一步下降，其利用领域也将会不断扩大。