ChatGPT是一个非常出色的开源自然语言生成模型，但是像所有软件一样，它不完善。目前，有一些在ChatGPT弱项问题方面的注意事项，这提示了需要进行重构。一些ChatGPT专家们已采取了新的思路来解决这些弱项问题。在本文中，我们将研究这些弱项，并介绍他们如何通太重构得到解决。

弱点1：联贯性不足

有时，当使用ChatGPT时，生成的文本不够连续。这多是由于模型过于依赖“记忆”，而疏忽了上下文。这对长篇文档或复杂的会话特别成问题。

解决方案：语言建模与多头机制

为了解决联贯性问题，ChatGPT的专家们采取了基于语言建模的方法。即，在生成文本时，模型会参考历史信息，而不是纯洁的依赖前一个token。Multi-Head Attention的使用也能够增加联贯性。多头注意力允许模型自动学习句子中区别单词的重要性，并在生成下一个单词时进行适当加权。

弱点2：开放域生成不稳定

ChatGPT在开放域生成中表现出了一些不稳定性。它常常展现出在对同一话题进行屡次生成时，生成结果会有所区别，乃至会产生明显的毛病。

解决方案：面向任务的微调与增加数目

为了解决这个问题，ChatGPT专家们开始侧重于任务微调。这类方法通过训练模型以预测某个任务(如回答问题)来产生更好的结果。另外一个解决方案是增加生成数量。在一次生成会话中创建多个生成或在多个生成会话中引入随机性，可以终究提高生成质量。

弱点3：超出了预期长度

ChatGPT本来被设计用于生成中等到大范围的自然语言，但是它们常常会生成无穷口胡或非常短的文本。

解决方案：长度控制

为了解决这个问题，ChatGPT专家们研究了一个算法来控制生成段落的长度，所以每次生成的段落长度都是在预期范围内。这个算法还可以确保所有生成文章的长度都具有一定的统一性，并规避文章的构建的不稳定性。

总结

ChatGPT仍然是一个非常出色的模型，带给我们许多可能。虽然如此，由于它是一个开源项目，所以依然有一些弱项问题需要解决。随着ChatGPT专家们的不断努力，而新的思路被实行在解决这个问题上，ChatGPT将进一步完善，带来更优秀的文本生成。