ChatGPT 的创始过程可以追溯到 2018 年，当时 OpenAI 公司发布了首个 GPT 模型。该模型基于 Transformer 模型，它是一种基于注意力机制的神经网络架构，可以处理大量文本数据。GPT 模型通过大量预训练数据（例如，百万篇文章）学习了语言结构和语义，并通过该学习在 NLP 应用程序中表现出了出色的性能。

ChatGPT是一种基于自注意力生成对话模型，受到了多项关键技术文献的启发，它的关键技术文献有以下几篇：

Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in Neural Information Processing Systems. 2017.

这篇论文提出了自注意力机制，并将其应用于语言生成任务，为后来的ChatGPT模型奠定了基础。

Radford, Alec, et al. "Improving language understanding by generative pre-training." arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).

这篇论文提出了预训练语言生成模型的方法，并以GPT模型为例，证明了该方法在语言生成任务中的效果。

Devlin, Jacob, et al. "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding." arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).

这篇论文提出了Bert模型，它是一种基于双向自注意力的预训练语言理解模型，为后来的ChatGPT模型提供了参考。

这三篇论文是ChatGPT的关键技术文献，对于理解ChatGPT的技术原理和模型构建具有重要意义。

ChatGPT的功能包括生成文本、回答问题、生成对话、生成摘要等。它可以用于许多不同的应用场景，包括客服自动回答、聊天机器人、语音助手等。它的优点在于生成的文本通常具有高度的人类可理解性和语义正确性。

在未来，OpenAI和其他研究机构将继续开展研究，以提高模型的性能和功能。ChatGPT的未来发展具有很大的潜力。以下是几种可能的未来发展方向：

语言理解改进：随着技术的不断发展，未来的ChatGPT模型可能具有更好的语言理解能力，进而更准确地生成人类可理解的文本。多语言支持：目前的ChatGPT主要用于英语，但未来可能会扩展到其他语言，以满足全球客户的需求。深度学习技术的整合：随着深度学习技术的不断提高，未来的ChatGPT可能整合更多的技术，以提高生成的文本的质量和准确性。新的应用场景：目前，ChatGPT主要用于客服自动回答、聊天机器人等应用，但随着技术的不断提高，它可能在更多的应用场景中得到应用，例如语音助手、写作助手等。

总的来说，ChatGPT是一种具有巨大潜力的技术，未来发展前景非常广阔。随着技术的不断发展，它将在许多不同的领域得到广泛应用，从而改变人类的生活方式。