GPT（生成式预训练模型）是一种人工智能技术，可以根据给定的输入信息生成具有逻辑和语法的输出。ChatGPT是GPT的一种应用，专门用于进行对话。使用了大量的预训练数据，通过学习语言的模式和规律来生成自然流畅的对话内容。
ChatGPT收集知识的方式主要有两种：预训练和扩展。
预训练阶段。在这个阶段，ChatGPT会使用大规模的文本语料库进行模型的训练。这些语料库可以包括互联网上的各种文本数据，如维基百科、新闻文章、书籍、论坛帖子等等。通过观察和学习这些文本数据，ChatGPT可以掌握不同领域的知识并具备一定的语言理解和生成能力。这种预训练的目的是让ChatGPT具备一定的背景知识，以便在实际对话中能够理解用户的问题并生成相关的回答。
扩展阶段。在实际应用中，ChatGPT可以通过与用户的对话来进一步扩展自己的知识库。当ChatGPT无法回答用户的问题时它会将用户的问题记录下来并将其发送给开发团队进行分析。开发团队会对这些问题进行人工回答并将答案作为新的训练样本加入到ChatGPT的知识库中。下一次遇到类似的问题时ChatGPT就可以直接生成人工回答，提高了应答的准确性和质量。通过这种方式，ChatGPT可以不断积累新的知识并逐渐提高其对话能力。
ChatGPT收集知识的过程是持续进行的。通过与用户的交互和不断的反馈，ChatGPT可以不断学习和优化自己的模型，以提供更好的对话体验。ChatGPT也会根据用户的反馈和评价来优化自己的回答内容，以提供更加符合用户需求的回答。
ChatGPT收集知识的过程并非完全自动化。开发团队在整个过程中扮演着重要的角色，他们需要对用户提出的问题进行筛选和处理并对ChatGPT的应答进行审核和校对。这样可以确保ChatGPT不会给用户提供错误或误导性的信息。
ChatGPT通过预训练和扩展的方式来收集知识。通过大规模的文本语料库获得背景知识并通过与用户的对话不断积累和优化自己的回答内容。通过这种方式，ChatGPT可以提供更加准确、流畅和有用的对话回答。