在自然語言處理領域，基本概念是“語言模型”，即計算句子（單詞序列）的概率或序列中下一個單詞的概率的模型。在一句話中的單詞總是順序出現的，每個單詞都可以通過前面所有單詞計算出概率，把所有這些單詞的概率相乘，總概率數值越大，說明越像是人類語言。那么是否可以用神經網絡來打造這樣一個語言模型呢？通過海量的人類語言語料，來訓練出一個神經網絡，然后向這個神經網絡模型輸入一句話的前面幾個詞，這個模型就能計算出這句話的下一個單詞。從“基于語法的語言模型”到“基于統計的語言模型”，進而到“基于神經網絡的語言模型”，ChatGPT所在的階段正是“基于神經網絡的語言模型”階段。
ChatGPT使用基于GPT-3.5架構的大型神經網絡語言模型，通過強化學習進行訓練。OpenAI使用監督學習和強化學習的組合來調優ChatGPT，其中的強化學習組件獨一無二，即使用了人類反饋強化學習（RLHF）的訓練方法，該方法在訓練中使用人類反饋，以最小化無益、失真或偏見的輸出。
ChatGPT通過連接大量的語料庫來訓練模型，強大的學習能力來自于大規模的、海量的文本數據訓練，通過對其不斷地監督學習、人工糾錯、強化學習進行對話模擬，最終形成越來越接近于人類語言的語言模型。
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