ChatGPT是一种自然语言处理技术，它可以根据文章的内容回答问题。这类技术可以利用在问答系统、机器翻译和推荐系统等方面。

ChatGPT技术的核心是深度学习模型，它可以通过大量的语料库和自我学习实现对自然语言的理解和处理。这类模型可以分为两种类型，一种是基于transformer架构的模型，另外一种是基于LSTM架构的模型。这两种模型都有各自的优点和缺点，选择哪一种模型需要根据具体的利用场景来决定。

ChatGPT技术的利用可以分为两个阶段：训练和推理。在训练阶段，我们需要准备一些数据集，包括输入文本和相应的答案。然后，我们可使用深度学习框架来构建ChatGPT模型，使用数据集进行训练。训练进程中，模型会不断地调剂本身参数，使得本身在输入文本和答案之间到达最好的匹配。

在推理阶段，我们可以将ChatGPT模型利用于实际的场景中。对问答系统来讲，我们可以根据用户的输入问题，使用ChatGPT模型来生成答案。对机器翻译和推荐系统来讲，我们可使用ChatGPT模型来翻译文本或推荐商品。

总的来讲，ChatGPT技术在自然语言处理领域有广泛的利用前景。它可以帮助人们更高效地处理自然语言，提高工作效力和精度。未来，随着技术的不断进步，ChatGPT技术将会有更加广泛的利用场景，为人们的工作和生活带来更大的便利。