在现今的数字时期，人工智能（AI）技术突破性地改变了人类的生活方式和社会组织。在人工智能的众多子领域中，自然语言处理（NLP）技术正在成为一个遭到愈来愈广泛关注的领域。在自然语言处理中的一个重要分支是语言模型，其目的是通过学习大量文本数据来理解人类语言，并产生新的文本。

在近几年，OpenAI公司的语言模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）凭仗其严谨的模型与出色的性能引发了全球注视。在GPT的基础上，OpenAI进一步推出了一个新的版本——chatGPT，其旨在让机器自动与人类进行自然语言对话。与此同时，怎么用好chatGPT也已成为热议话题之一。这篇文章将探索chatGPT的一些边界问题和chatGPT的利用前景。

让我们来了解一下chatGPT究竟是甚么。简单来讲，chatGPT 是一种基于多层Transformer的自然语言处理模型。它使用了一类新型的预训练方法——语言模型预训练（Language Model Pre-training），这类方法可使模型更好地学习自然语言的语法和语义。通过这一预训练方法，chatGPT模型的参数数量也提高到了惊人的数十亿级别。

但是，如此庞大的参数集带来了一个问题：chatGPT模型的计算资源消耗极大，为每次生成新的对话结果所耗费的时间和电力是相对较高的。这类资源消耗不但限制了chatGPT的利用场景，还限制了语言模型在未来的发展和利用中的潜力。因此，如何减小chatGPT的计算资源消耗成了特别重要的问题之一。

chatGPT模型在对话进程中也存在一些潜伏的缺点。这些缺点包括模型对领域知识和语境的理解能力不足、难以理解口语化和俚语等等。这些问题限制了chatGPT的利用范围。为了使chatGPT能够更好地适应具体的场景，将针对性地调剂模型参数是必要的。除此以外，基于情境的对话引擎一定要集成到全部chatGPT系统中，才能使它能够更好地处理复杂的对话场景。

但是，面对这些挑战，chatGPT的发展前景依然是十分广阔的，其利用场景包括但不限于以下几类。

第一类，智能客服。如今，语音客服已相当做熟，但由于语音辨认率和语义理解能力等方面的问题，智能语音客服其实不能够完全满足用户的需求。与之区别的是，chatGPT可以通过无缝地接合目标对话的上下文信息、用户表达的区别意思和意图之间的转换等方面，更加自然地与用户进行对话，并且一直在学习用户行动从而愈来愈好地满足用户需求。

第二类，个性化的推荐系统。在电商网站或社交网络利用中，我们发现了“用户画像”的概念。这些画像的作用是为每位用户提供更加精准并符合他们特定需求的服务和产品，但是现有的系统实现起来十分困难。而基于聊天记录和用户个人信息的个性化语言模型正是chatGPT模型的特长所在，它能够对每位用户建立对应的个性化对话模型，从而更合适于实现具有高度定制化的服务和产品推荐。

第三类，自然语言处理。chatGPT的预训练进程能更快更好地刻画语言的语义和语法，这使得其能够更好地提供自然语言处理的服务。除此以外，它还可以被用于完形填空、句子补全、文本分类、情感分析、文本生成及机器翻译等任务中。

总结来讲，chatGPT模型本着“用语言去交换”的主旨，让人工智能在人类语言领域获得更多的进展。在减小资源消耗、提高对话质量和开辟更多利用领域的道路上，chatGPT的技术还有很多探索和发展空间。