ChatGPT modeli, önceki kelimelere dayanarak bir cümledeki sonraki kelimeyi tahmin edecek şekilde eğitilmiştir, böylece sorgulara yanıt olarak tutarlı ve dilbilgisi açısından doğru yanıtlar üretebilmektedir. Büyük miktarda veriyi işleme yeteneği ve bir cümledeki kelimeler arasındaki bağımlılıkları modelleme yeteneği ile bilinen, transformatör mimarisi adı verilen bir teknik kullanır. Bu, ChatGPT'nin daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar oluşturmasına olanak tanır.
ChatGPT modeli kullanıcının niyetine göre hareket edecek şekilde eğitilmiştir. ChatGPT'nin geliştirildiği GPT-3 modeli, insan geri bildiriminden (RLHF) takviyeli öğrenmeyi kullanır. Bu teknik, GPT modellerine ince ayar yapmak için kullanılan bir ödül sinyali olarak insan tercihlerini kullanır. Takviyeli öğrenmeye yönelik bir ödül modeli oluşturmak için bir karşılaştırma verisi toplanır. Karşılaştırma verileri, kaliteye göre sıralanan iki veya daha fazla model yanıtını içerir. Sıralama, model tarafından yazılan mesajların oluşturduğu yanıta göre yapay zeka eğitmenleri tarafından yapılır. Derecelendirmeye dayalı olarak ödül modelleri, girdi sorgularına yanıt verecek şekilde eğitilir. İşlem şekil 1'de gösterilmektedir.