ChatGPT是著名的自然语言处理模型之一。而在自然语言处理的领域，文本生成任务是被广泛关注和深入研究的。自各类基于统计模型、深度学习模型的文本生成模型相继面世以来，以开放域文本生成为例，随着seq2seq模型、transformer模型的不断进步，GPT模型的横空出世，chatgpt模型的出现进一步地完善了社交媒体、虚拟客服、对话生成等多场景的利用。chatgpt总结概括：多模态融会下的文本生成之路，是一场基于深度模型和多模态融会的旅行。

需要明确解释一下甚么是chatgpt模型。chatgpt是一种基于transformer网络结构的生成式模型，其训练的目标是让模型具有预测下一个词的能力。不但如此，chatgpt模型相比其他生成式文本模型的一大特点是采取了多模态融会的设计，在训练的进程中融会图片、专着名词、反复提及等额外信息，以取得更好的文本生成效果，且在已有公然数据集上，chatgpt模型的性能已到达了领先地位。

Chatgpt的多模态融会设计彰显了文本生成任务的思考，文本只是一个信息载体，人类表达信息的能力不单单在于文本，还包括音频、视频、图片、图形符号等。将其他模态下的信息资产与文本模态有机融会以后，才有可能生成性和实用性俱佳的图文，才能够不断丰富着我们的历史资料、平常博客、学术论文和媒体广告等指向性文本。

chatgpt总结概括：多模态融会下的文本生成之路一路走来，也不乏执袂相随的火伴和争取市场份额的旁人，但在同时期的模型浪潮激荡下，chatgpt模型的出现为文本生成任务带来了后来居上的机会。ChatGPT通过延续创新和技术突围，在多模态融会和语义联想两方面构成了优势，如今已成为具有一定商业落地价值和良好口碑的技术方案。固然，也有一些已知的限制，如语义穿透、上下文相关性处理和随机性调剂等方面都有一定的提升空间。相信随着自然语言处理技术的不断进步，chatgpt模型也会不断迭代升级，更好地服务社会、推动行业发展。