chatGPT 是一种基于生成对抗网络（GAN）的对话模型，可以根据输入的对话历史生成合理的回复。是通过两个不同的模块进行建模的：一个是对话历史编码器（Dialogue History Encoder），另一个是回复生成器（Reply Generator）。
对话历史编码器的目标是将输入的对话历史转化为一个向量表示。可以采用循环神经网络（RNN）或者是Transformer模型来实现。在编码过程中，可以使用注意力机制（attention mechanism）来更好地捕获输入的上下文信息。对于每个对话轮次，编码器会将上一次的隐藏状态作为输入，同时结合当前的对话句子，然后更新隐藏状态。编码器会将所有对话轮次的隐藏状态通过一个全连接层映射到一个固定长度的向量表示。
回复生成器的任务是根据对话历史的向量表示生成下一次的回复。回复生成器也可以采用循环神经网络或者是Transformer模型来实现。与对话历史编码器类似，回复生成器也可以使用注意力机制来捕获对话历史和生成回复之间的相关性。回复生成器的输入包括对话历史的向量表示和上一次生成的回复。会通过不断更新隐藏状态和生成词的概率分布来生成下一次的回复。
在训练过程中，chatGPT采用了自监督学习的方法。用一组人工准备的对话数据来训练模型。使用训练好的模型来生成大量的伪造对话数据。这些伪造对话数据包括真实对话数据中的对话历史以及由人工添加的回复。将伪造对话数据与真实对话数据混合在一起，形成一个新的训练集。使用这个新的训练集来微调模型。
在微调过程中，chatGPT使用最大似然估计（maximum likelihood estimation）作为损失函数并采用反向传播算法来更新模型的参数。chatGPT模型通过不断迭代训练和微调来提高生成回复的质量和逻辑性。也可以使用其他技术来改进模型，例如增加对话历史的长度、引入对抗训练等。
chatGPT通过对话历史编码器和回复生成器的结合来建模对话的生成过程。通过自监督学习和微调的方法来训练模型并使用注意力机制来捕获输入和输出之间的相关性。chatGPT是一种非常强大的对话模型，可以应用于各种任务，例如智能客服、聊天机器人等。