ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型，其基于自然语言处理技术，通过海量数据的训练来不断优化和完善自身的语言表达能力。具体来说，ChatGPT是由以下步骤来训练出来的：

数据准备：OpenAI使用了大量的网络文本数据集，包括维基百科、新闻报道、社交媒体帖子等，从中筛选出适合训练ChatGPT的数据。

模型设计：OpenAI使用了基于Transformer架构的神经网络模型来实现ChatGPT，这种模型具有优秀的序列建模能力，可以对文本序列进行有效的编码和解码。

训练模型：OpenAI使用大量的GPU资源来训练ChatGPT，通过对文本序列进行无监督学习，模型可以从中学习到语言的规律和模式，从而不断优化自身的语言表达能力。

模型优化：在模型训练过程中，OpenAI不断对模型进行优化，包括增加模型的深度和宽度、调整学习率、增加正则化等，以提高模型的准确率和泛化能力。

模型应用：训练完成后，ChatGPT可以被用于各种自然语言处理任务，例如机器翻译、对话生成、情感分析等。

总之，ChatGPT是通过大规模的文本数据训练出来的，其基于先进的自然语言处理技术，可以实现高质量的语言表达和自然交互。