自动问答 (QA) 是当前人工智能领域的重要研究方向之一，目的是设计能够从大范围未标注的数据中学习和表示自然语言的模型，以理解人类发问并给出高质量、准确的回答。

最近几年来，深度学习技术获得了使人注视的成功，其中最受欢迎的是基于 Transformers 模型的语言生成技术。2018年，OpenAI 提出了一种使用 Transformer 模型的语言生成算法，称为 GPT (Generative Pre-training Transformer)。GPT模型是一种预训练模型，它使用海量的无监督数据进行训练，以便更适应各种自然语言处理任务。虽然 GPT 模型的表现非常出色，但其还有不足的地方，如高延迟和资源消耗。

GPT模型还存在着一些问题，如词义歧义、命名实体辨认不足等。为了克服这些问题，研究人员提出了一种基于对抗学习的新型预训练框架，称为ChatGPT。

ChatGPT 利用自适应的多粒度对抗训练方法来补充 GPT 的几个缺点，这类方法不但有助于下降模型的资源消耗，还可以提高生成的内容质量。与 GPT 模型相比，ChatGPT 模型在生成自然语言回答方面的表现更好，由于它有更强的语义表达能力。

未来，我们可以期待更先进的预训练模型，如 GPT⑷。GPT⑷ 将是从 GPT⑶ 构建起来的。GPT⑶ 模型相当因而一种大型语言模型，它在各种自然语言任务上都能表现得很好。但是，GPT⑷ 计划将包括更多的语言资源和功能，例如图象和视频推理，和更多的人工智能交互方式。

回到 ChatGPT 模型，该模型的创新在于其开发人员采取了对抗生成网络 (GAN) 和自注意力机制来训练模型。这两个技术为该模型提供了两个非常重要的能力：对抗训练和多粒度信息捕获。这些能力有助于改进模型的语义表达和自适应能力。

自然语言处理领域的研究正在向着更加先进和高效的方向前进。ChatGPT 模型是新的自然语言处理技术，它采取了 GAN 和自注意力机制，可以代替传统的 GPT 模型，有效地解决了传统模型存在的问题。随着 GPT⑷ 的推出，深度学习技术将获得更大的进展，对自动问答领域的发展也将产生积极的影响。