从 1950 年代出现计算机以来，人们就已经开始着手研究让计算机辅助人类理解、处理自然语言，这也是 NLP 这一领域的发展目标，最著名的当属图灵测试。
1950年，计算机之父——艾伦·图灵(Alan Turing)介绍了一项测试，以检查机器是否能像人类一样思考，这项测试称为图灵测试。它具体的测试方法和目前 ChatGPT 的方式一模一样，即构建一个计算机对话系统，一个人和被测试的模型互相进行对话，如果这个人无法辨别对方究竟是机器模型还是另一个人，就说明该模型通过了图灵测试，计算机是智能的。
长久以来，图灵测试都被学界认为是难以攀登的巅峰。正因如此，NLP 也被称为人工智能皇冠上的明珠。而 ChatGPT 所能够做的工作，已经远远超出了聊天机器人这个范畴，它能够根据用户的指令写文章，回答技术问题，做数学题，做外文翻译，玩文字游戏等等。所以，某种程度上，ChatGPT 已经摘下了这颗皇冠上的明珠。ChatGPT 的工作形式非常简单，用户向 ChatGPT 提问任何一个问题，模型都会做出解答。 其中，用户的输入和模型的输出都是文字形式。一次用户输入和一次模型对应的输出，叫做一轮对话。我们可以把 ChatGPT 的模型抽象成如下流程：
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此外，ChatGPT 也可以回答用户的连续提问，也就是多轮对话，多轮对话之间是有信息关联的。其具体的形式也非常简单，第二次用户输入时，系统默认把第一次的输入、输出信息都拼接在一起，供 ChatGPT 参考上次对话的信息。
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如果用户与 ChatGPT 对话的轮次过多，一般来讲模型仅会保留最近几轮对话的信息，此前的对话信息将被遗忘。
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ChatGPT 在接收到用户的提问输入后，输出的文字并不是一口气直接生成的，而是一个字、一个字生成的，这种逐字生成，即生成式（Generative） 。如下图所示。
当用户输入问句：“你喜欢苹果还是香蕉？”，ChatGPT 接收到数据之后，首先会生成一个“我”字，然后，模型会综合用户的问句和生成的“我”字，继续生成下一个字“喜”。以此类推，直到生成一个完整的句子“我喜欢苹果。”。
