CHATGPT模型是一种新型的深度学习模型，它是基于GPT模型进行改进的。GPT模型在自然语言处理领域取得了很好的成绩，CHATGPT模型在GPT模型的基础上增加了一些参数，使得模型的效果更加出色。

CHATGPT模型参数主要包括以下几个方面：

1. Transformer层数：CHATGPT模型中的Transformer层数比GPT模型更多，这意味着CHATGPT模型能够更好地处理自然语言的复杂结构，提高了模型的表现力和泛化能力。

2. 多头注意力头数：CHATGPT模型中的多头注意力头数也比GPT模型更多，这可以使得模型更全面地捕捉文本中的关键信息，提高了模型的性能和鲁棒性。

3. 每层输出维度：CHATGPT模型每层的输出维度比GPT模型更大，这可以使得模型更加丰富地表示输入的文本信息，提高了模型的表现能力。

4. Masked Self-Attention的使用：CHATGPT模型在训练时使用了Masked Self-Attention机制，这可以使得模型更加准确地预测下一个词语，提高了模型的预测能力。

5. 长序列的处理：CHATGPT模型还增加了一些处理长序列的参数，这使得模型可以更好地处理长文本。这在处理对话文本时非常有用，因为对话文本通常是由多个句子组成的。

综合来看，CHATGPT模型参数的改进使得模型在自然语言处理方面表现更加出色。它能够更准确地预测文本的下一个词语，从而更好地理解文本的内容，提高了模型的语义理解能力。同时，CHATGPT模型的泛化能力也得到了提高，使得模型可以在多个任务上取得好的表现。这些参数的改进为CHATGPT模型的发展提供了更加坚实的基础，为未来自然语言处理的发展提供了更加广阔的前景。