GPT（Generative Pre-trained Transformer）是很多自然语言处理任务中使用的一种框架，它由OpenAI开发。在2019年中期，OpenAI发布了一个新的GPT模型，名为GPT⑵。它被称作“语言生成的突破”(breakthrough in language generation)，并且取得了巨大的关注。

虽然GPT⑵在许多任务上表现出色，但它的局限性也非常明显。本文将探讨ChatGPT数据的局限性：有限或者无穷？

**1. 数据集大小问题**

对GPT⑵，其数据集来自于英文维基百科和一些网站的文本，包括了超过8百万条的文章，它们被用作代表英语语言的训练语料库。虽然这个语料库十分庞大，但它依然有一些局限性。

首先是它只斟酌了英文，而没有斟酌其他语言。这就限制了ChatGPT对其他语言的适用性。虽然ChatGPT可以为用户提供多语种服务，但由于其训练数据的限制，ChatGPT生成的非英语文本其实不一定正确。

8百万条的文章在语料库范围方面算得上很大，但跟英语使用的范围相比或者很有限的。这就意味着，虽然GPT⑵可以为大量的英语文本生成文字，但是GPT⑵接触到的信息依然只是一个井底之蛙，它没法理解超出庞大语料库的更广泛的文化、社会和历史背景。

**2. 数据的多样性问题**

GPT⑵的文本数据集来自于维基百科和一些网站的文章。这些文章主要是来自于英美等国的媒体和机构的写作，这就致使了数据集的一个问题：文本之间的类似性很高。

作为一种面向全球的自然语言模型，一个数据集应当包括多元化的内容，而不单单是来自于英美等国的媒体和机构的文章。这就意味着，GPT⑵的数据集在包容其他文化和语言方面还有很大的改进空间。

同时，GPT⑵专注于生成文本而非其他类型的数据，如音频、图象、视频等等，这就使得该模型没法充分获得多样化的信息并且没法提供多样化的、更深层次的概念。

**3. 数据的时效性问题**

虽然GPT⑵的数据集很大，但是它的数据范围有一定的时效性。毕竟，这个数据集仅仅是从最初的缩小下载的许多文章中提取的。因此，随着时间的推移，数据集不断变化，那末GPT⑵也需要不断适应更新。这就是数据的时效性问题，由于一个不能及时获得新数据和更新的ChatGPT模型将会变得过时，从而没法保证其输出的准确性和实用性。

**结论**

虽然GPT⑵是巨大的突破，但是它依然有自己的局限性，主要表现在数据集大小、数据的多样性和数据的时效性等方面。可以预感的是，随着时间的推移，这个数据集的局限性可能还会扩大，使得ChatGPT的进一步发展和利用变得更加困难。

但是，这其实不意味着ChatGPT没法被利用，我们依然可以在不断更新数据的基础上，逐步提高其精度和实用性。