GPT⑶和ChatGPT是当前人工智能领域里关注度较高的技术。在浏览这篇文章之前，你可能已了解了GPT⑶和ChatGPT的基本概念和用处。接下来我们将探讨这两种技术的异同比较，以便更好地了解它们的利用场景和适用性。（以下将GPT⑶简称为G，ChatGPT简称为C）

一、技术架构方面

G和C的技术架构是有区分的。G采取了对抗式训练网络（GAN）的技术架构，而C则是采取了循环神经网络（RNN）的技术架构。GAN可让网络在训练中从毛病中学习，可以提高网络的生成能力。但是GAN需要大量的数据和计算资源，不宜利用在小型项目上。而RNN在处理序列数据时表现较好，可以适用于一些小型或中等范围的项目。

二、机器学习模型

C是G的衍生品，它的算法结构和G是一样的，但是模型结构是区别的。C能够进行多轮对话，因此在机器人客服、智能闲谈等领域得到了愈来愈广泛的利用。G可以处理更加复杂和长尾的数据，具有更广泛的利用场景。

三、语言范围

G主要支持英语等欧美语种，特别在英文生成方面表现突出。而C则更加重视全球语言的支持，目前已支持多种语种，包括中文、西班牙语、俄语等等。因此，如果需要展开跨国业务，那末C的全球语言支持能力将会是一个优势。

四、输入种类

G的利用场景更加广泛，它可以对绝大部份英文文本进行生成和处理工作，包括文章、图象和视频中的文本等等。而C的输入是基于单个用户的会话，它更加善于处理一些智能客服、闲谈等对话性任务。在利用场景的区别方面，这二者有着明显的区分。

五、相关产业

G目前已在许多大型互联网公司、金融机构、语言工具等领域得到了广泛利用。而C则主要被利用在机器人客服、智能翻译、智能写作等领域，具有相对局限的利用范围。

总结而言，G和C在技术架构、机器学习模型、输入种类、相关产业等方面各自有着优劣之分。因此在实际利用进程中，需根据实际情况进行选择。对一些需要处理大量文本、需要进行文本生成和分析的利用，G则具有更广泛的利用场景；而对一些需要进行对话、智能客服和闲谈的利用，C则能够发挥更大的作用。