ChatGPT 是一种递归神经网络模型，被设计用于即时文本生成。在GPT模型的基础上，ChatGPT很好地满足了多轮交互的需求。正是这一特点，让ChatGPT成了当前自然语言处理领域一个备受注视的模型。

各种利用场景的中，聊天机器人(或口语学习)仿佛是自然语言生成领域中最有趣也是最具挑战性的一个方向。在实际使用中，需要的不单单是生成可以与用户顺畅对话的模型，还需要斟酌模型的性能稳定性、定制能力和可扩大性等一系列复杂问题。

最近几年来，FacebookAI Research 实验室不断更新升级 ChatGPT 模型，其中最新版本GPTplus的出现，再一次为ChatGPT的可用性与利用价值注入了新的血液。

GPTplus 模型扩充了原有 GPT2 模型的能力，强化了 ChatGPT 的表达能力，同时大幅提高了模型的性能与稳定性。GPTplus 除优化单轮对话的表现，同时加入了多个新特性，使得 ChatGPT 更加增值。例如，GPTplus 引进了 Pipeline 预测模式，从而显著提高了 ChatGPT 的计算速度；更重要的是，GPTplus 引进了 Auto-Regressive 散布式训练器，使得模型能够以更强的稳定性和时间效力快速进行训练。

近期，屡次比较训练进程中模型的VS模型性能时，相较之前模型，区别版本的GPTplus模型显示出其在各种任务上的表现都遥遥领先。除此以外，随着ChatGPT的普及和扩大利用范围，GPTplus与之搭配每天收到的反馈意见和项目需求, 使 GPTplus 也在延续地更新与优化中，终究成了目前自然语言推理领域的领先模型之一。

ChatGPT的利用前景与GPTplus模型技术的不断升级，使得我们能够以更优秀、更快、更稳定的方式处理人类语言，这也极大地推动了自然语言处理在社会中的利用。