ChatGPT使用了多种自然语言处理技术来理解和生成自然语言文本，包括以下几个方面：

词向量嵌入：ChatGPT使用词向量将每个单词映射到向量空间中的一个点，从而使得模型可以对单词进行数学计算。这种技术有助于模型更好地理解单词之间的语义关系。

循环神经网络（RNN）：ChatGPT使用RNN模型来处理自然语言序列数据，例如对话或文章。这种模型能够记忆上下文信息，并将其应用于生成新的文本。

注意力机制：ChatGPT使用注意力机制来处理长文本序列，并更好地理解上下文信息。这种技术可以使得模型更好地处理长文本序列，同时保持高效性。

零样本学习（zero-shot learning）：ChatGPT可以进行零样本学习，也就是说它可以在没有任何训练数据的情况下对一些新的任务进行处理。这种能力使得模型更加灵活和可适应不同的场景。

自监督学习：ChatGPT使用自监督学习来预训练模型，这种方法可以大大减少需要的标注数据，并提高模型的性能。

这些自然语言处理技术使得ChatGPT可以有效地理解和生成自然语言文本，并在多种场景下提供有用的支持。