在现今科技日新月异的时期，对自然语言处理技术的需求愈来愈高，文本生成技术的利用也愈来愈广泛。而在这一技术领域中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型明显成了研究者们的主要研究对象之一。在全球范围内，ChatGPT作为一种比较新的文本生成技术，也吸引了广泛关注。那末，我们该如何评价ChatGPT的利用与局限性呢？下面我们将会从中美两个国家的使用情况和技术局限性来展开比较。

一、中美两国的ChatGPT使用情况

1、中国

作为世界上最大的市场之一，中国AI技术的发展相当迅猛，ChatGPT的利用也在不断扩大。许多感性化的产品，比如智能客服、中文作文辅助撰写和智能问答系统等，都在中国得到了广泛利用。例如，在淘宝、美团、滴滴等各大互联网公司的利用场景中，都可以看到ChatGPT技术的身影。

除广泛利用以外，中国学者们也在ChatGPT技术方面获得了很多进展。例如，中山东大学学团队就曾发布过名为“CPM⑵：高效中文预训练大模型”的预训练模型，其参数量到达了过去GLUE比赛的最高水准。华为也曾发布过一种名为Cloud GPT的云端部署服务，下降了磨擦力，并使得广泛应用变得可行。这些成果的获得，不但推动了聊天机器人等场景的发展，也使得ChatGPT在中国的研究中变得越发重要。

2、美国

在全球范围内，美国是人工智能技术最基础的源头之一，包括ChatGPT技术也在这里得到了广泛发展。一些知名大厂，比如百度、谷歌等，都在ChatGPT的利用领域取得了成功。例如谷歌的Meena，就是一种聊天机器人，借助ChatGPT技术，能摹拟出人类的语言表达方式和情感表达，取得了相当高的评价。OpenAI的GPT⑶等模型也遭受技术媒体的高度赞美，使得ChatGPT技术在美国得到了广泛受欢迎。

可以说，中美两国的ChatGPT技术利用状态都处于不俗的水平中。

二、ChatGPT技术的利用局限

1、数据质量局限

ChatGPT可以说是一种非常优秀的模型，能够优良地处理自然语言任务，但是由于ChatGPT模型是基于数据驱动和大量训练数据提供支持的，因此数据的质量会直接影响模型的能力。在实际利用中，如果训练数据不准确、不全面，模型准确度必定会大打折扣，很容易带来不当训练结果。

2、扩大性局限

ChatGPT的扩大性问题是另外一个技术局限。构建大范围的ChatGPT模型是非常时耗的，特别是在大型模型相关的计算硬件效能要求日趋提高的情况下。如果在扩大性方面获得进展，那末会给ChatGPT模型利用带来很大的变革，也使得ChatGPT模型可以更加灵活和广泛地使用。

3、掌握度与模型解释性问题

在现阶段，我们还不能完全理解ChatGPT模型。这套模型可以帮助我们做出决策，但是我们没法准确说明在具体的某一初始条件下会产生怎样的效果，或说为何GPT能够做出好的决策。如果能够弄明白为何ChatGPT做出了这样的决策，那末我们就可以够深入了解机器学习中的优化技术，这对模型Robustness的提高会有巨大的帮助。

结语

在中美两个国家的技术局限性与利用市场的不断拓宽中，ChatGPT的利用前景和研究意义不断扩大。虽然面临着一些技术上的局限性和挑战，但是伴随着技术的不断发展，我们相信ChatGPT一定能够实现更广泛和有效的技术利用。