ChatGPT修复一重大毛病，打破人工智能语言生成局限

随着人工智能技术的发展，人们对自然语言生成的需求愈来愈高。聊天机器人、语音助手等利用需要一个能够生成自然流畅语言的系统。在这方面，OpenAI的ChatGPT无疑是一款非常出色的模型。但是，在最近的一项新研究中，研究人员发现了ChatGPT模型的一个重大毛病，并通过修复使其能够打破人工智能语言生成的局限。

ChatGPT是一种基于Transformer的生成对话模型，由OpenAI推出。它是一种强大的生成模型，可以生成流畅的对话，几近和人类对话一样联贯顺畅。但是，最近的研究表明，ChatGPT存在一个严重的问题，即对话的联贯性可能会逐步降落。这是由于ChatGPT的设计中缺少一个重要的因素——外部的对话历史。

对话历史是指先前的对话，包括先前发言的谈话者，和他们的主题，措辞和意图。对话历史对理解当前发言的正确上下文相当重要。但是，在ChatGPT中，对话历史是通过内部机制（即自注意力）来进行摹拟的，这类方法在处理较长的历史时可能会出现问题。因此，在处理长对话时，ChatGPT模型的效果可能会逐步降落，乃至出现逻辑混乱的情况。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种名为GPT-H的新模型，其中“H”代表“History”，指的是ChatGPT中加入了外部对话历史。通过将外部的对话历史传递到模型中，GPT-H可以更好地理解当前发言的上下文，从而生成更加联贯和准确的话语。实验结果表明，GPT-H比ChatGPT在长对话处理方面获得了更好的表现。

这个研究的结果表明，外部对话历史对生成联贯的对话相当重要。通过将外部历史信息创造性地整合到内部机制中，GPT-H成功地实现了对长对话的更好处理。这项研究的贡献在于提出了一个可以完善ChatGPT的方案，能够打破人工智能语言生成的局限。

总而言之，GPT-H的成功证明了外部历史信息的重要性，并为解决长对话处理问题提供了创造性的解决方案。这项研究不但对ChatGPT模型的改进有侧重要的意义，更加人工智能语言生成的领域提供了启示。它展现了寻求外部信息和内部机制整合的方式，可以在其他领域中发挥重要的作用。