GPT⑶是一个被公认为是最强大的语言生成模型之一，它被许多人视为是人工智能技术史上的一项重大突破。但是，在ChatGPT和GPT⑶之间，有一些架构差异需要注意，这些差异对性能产生了很大的影响。

ChatGPT基于GPT⑵的架构进行了升级和改进。ChatGPT的主要结构包括Transformer Encoder和Decoder。与GPT⑶相比，ChatGPT引入了一些新的技术改进。ChatGPT利用了类似于GPT⑶的大型预训练语言模型来进行微调，这为ChatGPT提供了更高的准确度和更好的可扩大性。ChatGPT的结构被优化，以提高在使用其进行聊天和问答任务时的效力和响应速度。

与ChatGPT区别，GPT⑶是完全基于Transformer架构设计的。它包括12个Transformer编码器和12个Transformer解码器，可生成长度高达2048个标记的序列。GPT⑶采取了一种区别的训练方法，在大范围的语料库上进行了自我监督的预训练。然后，它针对区别的任务进行了微调，并获得了很大的成功。

关于架构差异，最显著的差异是在处理区别长度序列方面。GPT⑶可以处理非常长的输入序列，这是ChatGPT没法实现的。对长序列，ChatGPT在处理时需要消耗更多的计算资源，并且在一定程度上下降了生成效力。这使得在某些情况下，GPT⑶比ChatGPT更加合适，例如在需要处理较长文本或在生成具有高度结构化输出的任务中。

另外一个差异在于GPT⑶的训练方法。由于它的预训练采取了一种类似于自监督学习的方式，因此，它可以比ChatGPT处理更大的语料库并发掘出更多的隐藏信息。这使得GPT⑶在各种任务上表现得更好，特别是在触及领域知识或逻辑推理的任务中。

虽然GPT⑶和ChatGPT之间存在一些架构差异，但是它们都是从Transformer模型设计中发展而来。虽然大型的预处理语言模型和微调步骤可以增强ChatGPT的性能，但对处理长序列和需要较高的推理准确性的任务，GPT⑶依然是更好的选择。