神经网络是一种类似于人类神经系统的计算模型，它由大量相互连接的节点组成，在信息处理方面具有很大的优势。神经网络广泛应用在不同领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。在自然语言处理领域中，最近几年神经网络的发展趋势明显，其中Chatgpt就是基于神经网络技术实现的自然语言生成模型。

Chatgpt（GenerativePre-trainedTransformer）模型是由OpenAI推出的一款基于预训练的语言模型。依靠GPT系列模型的“预训练+微调”框架，Chatgpt可以完成包括文本生成、对话生成、文本分类和标记等多种自然语言处理的任务。在Chatgpt中，神经网络扮演着非常重要的角色，它是实现模型自动化学习、提高计算机自然语言处理能力的关键。

Chatgpt中神经网络的主要应用在于模型的自动学习过程中，即预训练阶段以及微调阶段。Chatgpt的底层神经网络结构也是基于Transformer架构，这是一种基于全局注意力机制的神经网络，相较于传统的递归神经网络（RNNs），它可以同时处理输入句子中的所有位置信息，实现了并行化计算，加速了训练过程。使用Transformer架构而不是传统的CNN和RNN，也是Chatgpt获得成功的重要因素之一。

Chatgpt底层神经网络结构主要包括三个部分：输入嵌入层、多层transformer编码器和输出层。

输入嵌入层：首先，将一个长度为L的序列S={x1,x2,…,xL}编码成一个向量表示E={e1,e2,…,eL}。在这个过程中，每个单词被转化为了一个向量表示e，这个向量可以被看作是这个单词在词向量空间中的嵌入，用来表示单词的语义信息。在Chatgpt中，这个向量也被称为tokenembedding。

多层Transformer编码器：Chatgpt的多层Transformer编码器是模型的核心部分，这个编码器是由多个相同的transformer层堆叠起来形成的。每个transformer层都由两个子层组成，分别是多头注意力机制和全连接前馈网络。通过多次堆叠transformer层，模型可以逐渐理解输入序列中的更抽象的信息。

输出层：最后，输出层根据上述过程生成基于概率的下一个单词预测结果。在Chatgpt中，输出层采用了一个全连接层，并且使用softmax函数将所有可能的单词预测结果中的概率分布映射到[0,1]之间，确保预测结果概率和为1。

总的来说，神经网络是Chatgpt中实现自然语言处理的重要组成部分。通过输入嵌入层、多层transformer编码器和输出层这三个组成部分，模型可以对原始文本进行特征提取和理解，最终生成高质量的自然语言文本。