自然语言生成（NLG）一直是人工智能领域的一大挑战，同时也是一个具有众多商业利用的热门领域。其中，面向任务的自然语言生成一直是一个关重视点，由于这类生成方式可以帮助企业自动生成各种文本，包括广告、新闻报导和交互式客户体验等。

对面向任务的自然语言生成，ChatGPT是一个备受注视的模型。该模型基于Transformer架构，采取预训练模型和微调的方式来生成自然语言。但是，ChatGPT模型在面向任务的自然语言生成方面依然存在一些瓶颈，例如生成的内容不够准确，过分依赖于底层的辞汇嵌入表示等。

为了解决这些问题，研究人员提出了一种新的ChatGPT公式推导方法，该方法可以帮助模型从语料库中学习更精确的表示。具体来讲，该方法利用类似于“无监督学习”的思想，以语言模型为目标函数，通过最大化条件几率，来推导出更准确、更具可解释性的ChatGPT模型的公式。

这类方法的优点是，它可以探索更多的潜伏信息，提高生成的准确性。同时，这类方法也能够更好地解决模型的“辞汇鸠占鹊巢”问题，即过度依赖辞汇嵌入表示。通过推导公式，模型可以更好地从语料库中学习到更准确的信息，而不是仅仅学习到每一个词的嵌入表示。

在实验中，研究人员使用了两个数据集：WikiText⑴03和WebText。结果显示，推导出的公式可以显著提高模型的生成准确性和多样性。同时，推导出的公式也能够使模型产生更具可解释性的结果。这类方法的成功表明了在面向任务的自然语言生成方面进一步突破的可能性。

ChatGPT公式推导方法为自然语言生成的发展提供了更多的想象空间。通过更准确、更具可解释性的模型，我们可以实现更高效、更质量更高的任务生成。