ChatGPT，是一种基于神经网络技术的人工智能技术，它可以对人类语言进行理解和处理，并且还可以够进行文本生成和回答问题等功能。

ChatGPT的发展历程可以被分为以下几个阶段：

第一阶段：语言模型的诞生

语言模型是指一种基于统计学原理的自然语言处理技术，它的主要目的是为了预测下一个单词出现的几率。1990年代，Yann LeCun等科学家开发了一种用于手写数字辨认的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），为神经网络技术的发展奠定了基础。

第二阶段：深度学习的兴起

2012年，Google的团队开发出了一种新型深度学习模型——深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）。该模型可以对更复杂的文本和语音数据进行处理和分析。随着时间的推移，研究人员们陆续推出了很多其他类型的深度学习模型。

第三阶段：变形自回归模型的出现

在深度学习模型的基础上，研究人员开始研究变形自回归模型（Transformers），这类模型是一种新颖的神经网络结构，可以处理自然语言的长时间依赖关系。

第四阶段：GPT模型的问世

GPT模型（Generative Pre-trained Transformer）是指一种基于变形自回归模型的神经网络模型，它可以对文本数据进行学习和处理，实现文本的自动生成功能。此时的ChatGPT和这类模型是紧密相关的。

第五阶段：ChatGPT的出现

ChatGPT是一种基于GPT模型的人工智能技术，它主要的处理对象是人类语言，具有着很强的自动问答和文本生成能力。目前来看，ChatGPT技术已被广泛利用于在线客服、语音交互等领域。

总的来讲，ChatGPT技术的发展历程得益于神经网络的发展和自然语言处理技术的不断升级。随着技术的不断提高和扩大，ChatGPT有望在人类与机器交互方面发挥更加广泛和深入的作用。