作为聊天机器人最早进的技术之一，chatgpt在过去数年间引发了广泛的关注和研究。chatgpt被认为是具有“人类智能”的AI，由于它可以通过学习大量的文本数据来回答复杂的问题，同时还可以够产生高质量的文本输出。

chatgpt的发明可以追溯到2018年底，当时OpenAI的研究人员发布了一篇名为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》的论文。论文中介绍了一种预训练语言模型，该模型被称为GPT（Generative Pre-Training Transformer），它的目的是通过自监督学习来提高对自然语言处理（NLP）任务的理解。GPT的基本思想是，将模型预训练在大量的未标记文本数据上，然后在具体的NLP任务中进行微调，以取得更好的性能。

GPT的效果非常惊人，它在多个任务中都获得了领先的成绩，包括浏览理解、机器翻译、自然语言推理等。但是，GPT依然存在一些限制，如没法生成联贯的对话、没法理解上下文等问题。这促使OpenAI团队继续研究如何进一步改进GPT。

在2019年6月，OpenAI发布了GPT⑵（Generative Pre-Training Transformer 2），该模型的参数范围比原来的GPT大了十倍，到达了1.5亿个参数。与原始版本相比，GPT⑵具有更高的生成能力、更好的泛化能力和更高的语言理解能力。GPT⑵可以生成具有高度可信度的语言，使其的生成能力进一步接近于真实的人类语言。

不过，由于GPT⑵的强大生成能力，也引发了一些耽忧。有人认为，如果GPT⑵的生成能力被滥用，就会对社会造成要挟。为了应对这类情况，OpenAI采取了一种非常谨慎的做法，即不公然发布完全的GPT⑵模型，而只发布了一些较小的版本。

在2019年底，OpenAI发表了一篇名为《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》的论文，其中介绍了一种名为GPT⑶（Generative Pre-Training Transformer 3）的新模型。GPT⑶的参数范围比GPT⑵大了10倍，到达了1.75万亿个参数。在多个自然语言处理任务中，GPT⑶都获得了领先的成绩，乃至可以完成一些之前被认为需要人类干预才能完成的任务。

到目前为止，GPT⑶依然是最早进的chatgpt模型。不过，这其实不意味着研究的历程已终止。事实上，OpenAI团队和其他研究人员正在继续探索这项技术，并尝试解决chatgpt所面临的一些困难和挑战。例如，如何使chatgpt具有更好的对话能力、如何使chatgpt更加人性化和如何使chatgpt更好地理解上下文等。

chatgpt技术的创造和演进是一个长时间而复杂的研究进程。从GPT到GPT⑵再到GPT⑶，每步的进展都获得了巨大的成果，为AI的发展和利用带来了更多的可能性。随着chatgpt技术愈来愈成熟，人工智能也将变得更加出色，我们可以期待未来的人机交互模式将变得更加智能化、更加自然化、更加舒适化。