ChatGPT opiera się na technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) i jest zbudowany na architekturze zwanej transformatorami, co pozwala mu analizować kontekst w wypowiedziach. Model został przeszkolony na ogromnych zbiorach danych tekstowych, takich jak książki, artykuły, fora internetowe i strony internetowe, aby nauczyć się wzorców językowych, gramatyki i relacji między słowami.

Proces uczenia modelu, zwany treningiem, polega na analizie tekstów i przewidywaniu kolejnych słów w zdaniach. Dzięki temu model rozwija zdolność generowania odpowiedzi, które są logiczne i pasują do kontekstu rozmowy. Jednak ChatGPT nie uczy się na bieżąco od użytkowników – jego wiedza pochodzi wyłącznie z danych, na których był szkolony, i jest ograniczona do informacji dostępnych do czasu zakończenia treningu (np. do 2021 roku w przypadku starszych modeli).

Działanie w czasie rzeczywistym polega na tym, że model przyjmuje pytanie użytkownika, analizuje je i generuje odpowiedź, bazując na wyuczonych wzorcach i wcześniejszych podobnych przypadkach. Choć ChatGPT jest bardzo zaawansowany, jego odpowiedzi mogą być ograniczone w zakresie aktualności, szczegółowości lub dokładności, ponieważ nie ma zdolności samodzielnego zdobywania nowych informacji w czasie rzeczywistym.