ChatGPT 使用了一种叫做"循环神经网络"（Recurrent Neural Networks - RNNs）的模型架构，这有助于保持长期的上下文信息。
RNN 是一种在处理序列数据时非常有用的神经网络。它通过将先前的状态与当前输入相结合，将先前的上下文信息传递到下一个状态。这使得 RNN 能够捕捉到长期的依赖关系和上下文信息。
对于 ChatGPT，上下文信息被编码为模型内部的隐藏状态。在推理时，模型将输入的文本与上一个时间步的隐藏状态相结合，以生成下一个时间步的输出。这样，模型能够逐渐捕捉到之前的对话历史，并生成与之相一致的回复。
此外，ChatGPT 还通过特殊的“注意力机制”（Attention Mechanism）来辅助处理长期的上下文信息。这种机制可以帮助模型集中关注当前输入与先前的上下文之间的相关性，以更好地编码和解码文本。
通过这些技术，ChatGPT 能够有效地保持较长的上下文信息，并在生成回复时考虑这些上下文，提供一致和连贯的交流体验。