Transformer架构是一种用于自然语言处理的深度学习模型，被广泛用于机器翻译、语音识别、问答系统等自然语言处理任务中。ChatGPT采用的正是Transformer架构。

相较于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等模型，Transformer架构采用了完全不同的思路，它引入了自注意力机制（Self-Attention Mechanism），使得模型能够对文本中的所有单词进行并行处理，而不是像RNN一样一个一个地逐个处理。

在Transformer架构中，输入的序列首先经过一个嵌入层（Embedding Layer），将每个单词转换为一个固定维度的向量表示。

然后，这些向量表示通过多个Encoder层（编码器层）进行处理，每个Encoder层都包含了自注意力机制和前馈神经网络（Feedforward Neural Network），用于对输入的向量表示进行加工和转换。

最后，多个Encoder层的输出经过一个Decoder层（解码器层）进行处理，以生成模型的输出。

总的来说，Transformer架构具有较好的并行处理能力、长距离依赖建模能力和表达能力，因此在自然语言处理领域表现优异。ChatGPT采用的Transformer架构在处理对话场景中的自然语言任务上具有很好的效果。