ChatGPT是由OpenAI自主研发的一款能够进行大范围文本生成的语言模型，它采取的是基于Transformer的预训练技术，几近能够覆盖所有经常使用的NLP任务。在模型的优化方面，参数优化一直是NLP中最为关键的一个环节。本文将会探讨一种新的ChatGPT模型参数优化的思路。

我们需要明确一下甚么是模型参数优化。模型的参数包括了所有能够被学习的权重和偏置，是模型性能的关键所在。在机器学习中，优化模型参数的进程称为训练。当训练数据集和网络结构肯定后，模型的训练可以通过梯度降落等方法来优化模型参数。但是，在实际利用中，模型参数的复杂度非常高，一般一定要通过专业的优化技术才能找到最优解。

传统的模型参数优化方法是随机梯度降落算法，其核心思想是通过反向传播来计算梯度，然后将梯度反馈给模型参数，以求得其最优值。但是，这类方法只能在局部范围内寻觅最优解，而难以在全局寻觅最优解。因此，我们需要一种更强大的算法来优化模型参数。

最近，一种新的模型参数优化思路被提出，称为“自动混合减法和链式计划（Auto-decussation and Chain-Search，ADACS）算法”。这类算法结合了混合减法和链式计划两种优化策略，是一种全局优化算法。具体而言，混合减法通过减小搜索空间来寻觅最优解，而链式计划则通过构建“模型-参数-梯度”链来探索模型参数空间。

除此以外，还有一些其他的优化思路，比如模型紧缩技术、散布式训练、超参搜索等等。虽然这些方法都有各自的优势和局限性，但是我们可以探索区别的优化思路，从而复合出更加适用于ChatGPT的参数优化策略。

模型参数优化对ChatGPT模型的发展相当重要。通过采取新的思路和方法，我们可以不断提高ChatGPT模型的性能，让它在NLP领域中发挥更加出色的作用。