ChatGPT是一个基于OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构构建的语言模型。它的大致原理和运用的技术如下：

1. Transformer架构：ChatGPT基于Transformer模型，这是一种使用自注意力机制（self-attention mechanism）来捕捉输入序列中不同位置之间依赖关系的架构。Transformer模型在处理长距离依赖和建模复杂序列时表现出色。

2. 预训练与微调：ChatGPT通过大规模的文本语料库进行预训练。在预训练阶段，模型通过无监督的方式学习语言的统计规律和语义知识。预训练完成后，ChatGPT可以通过微调（fine-tuning）来适应特定的任务或场景，使其具有更好的性能。

3. 自注意力机制：Transformer模型中的自注意力机制使得模型能够在不同位置的单词之间建立关联，从而更好地理解上下文信息。这种机制使得模型能够处理长距离依赖，并在生成文本时保持一致性和连贯性。

4. Tokenization和Embedding：ChatGPT将输入文本分割成标记（tokens），并将每个标记转换成向量表示（embedding）。这种表示使得模型能够更好地理解文本的语义和语法结构。

5. 多层架构：ChatGPT包含多个堆叠的Transformer编码器层，每个层都有多头自注意力机制和前馈神经网络组成。这种多层架构使得模型能够学习不同抽象层次的语言特征，并且具有更强的表示能力。

6. Beam Search和Top-k采样：ChatGPT在生成文本时通常使用Beam Search或Top-k采样等技术来选择最可能的词语，以提高生成文本的流畅度和合理性。

综上所述，ChatGPT利用Transformer架构、预训练与微调、自注意力机制、Tokenization和Embedding等技术来构建一个能够生成连贯、自然文本的语言模型。