自然语言处理技术(NLP)的演进一直在推动着人类与计算机之间交换的进步，而chatGPT及其后继者GPT⑶，是经过量年漫长的发展和历练而成的。在这篇文章中，我们将从chatGPT动身，深入探讨NLP领域的演进之路。

ChatGPT的诞生

ChatGPT最早由OpenAI研发团队开发，并于2019年12月正式发布。它首次成功地将大范围预训练语言模型GPT⑵利用在对话模型(DM)上，可以做任务，也能够进行聊天，这在人工智能领域里是一个重大的突破。ChatGPT是一种端到真个神经对话模型，可以利用社交媒体数据和大量的文本数据来构建读写网络学习术（Seq2Seq）模型，从而对话框架自动化生成对话文本。

ChatGPT的特点

适应性强：ChatGPT以“零样本学习”为基础，可以根据用户输入的信息自适应地进行学习和调剂。ChatGPT可以在非常短的时间内学习针对区别领域的语言模式，并根据用户提供的信息生成响应。

较高的语言理解能力：ChatGPT使用开放式语料库预训练语言模型，它的语言理解和生成能力非常强大，可以自然地理解和生成复杂的自然语言句子。

GPT⑶行将开启新时期

随着ChatGPT的成功发布，对话模型的领域也在不断前进。最近，OpenAI团队继续推出了GPT⑶，它通过增加网络范围和参数的数量，使其范围和性能得到了极大提升。

GPT⑶的特点

范围巨大：GPT⑶总共有1750亿个参数，比起GPT⑵的15亿个参数，范围增加了近100倍。这个参数范围的增加使得GPT⑶在语言模型方面的表现尤其突出。

多样性高：GPT⑶生成的文字可以非常流畅地适应区别领域、区别主题的语言模式，如科学、历史、小说等，用法较为广泛。

语言生成质量高：GPT⑶在语言生成方面的表现也非常出色，生成的文章内容具有很高的联贯性和可读性。

总结

NLP技术的快速发展和迭代，从ChatGPT到GPT⑶，展现了NLP技术在对话模型领域中的快速演进和进步。ChatGPT和GPT⑶都具有一些行业领先的优势，但是，通过范围更大、训练能力更快，GPT⑶带来了更多的革新和可能性。从ChatGPT到GPT⑶，NLP技术已走过一段漫长的路程。未来，我们期待NLP技术在更多领域中的利用和推动。