ChatGPT全局：语言模型技术的新里程碑！

在自然语言处理（NLP）的领域中，语言模型一直是研究和开发的重点。最近几年来，随着深度学习技术的不断成熟，Alexa、Siri等智能语音助手的普及和自动回答问题的聊天机器人的大量出现，语言模型的利用范围愈来愈广泛。

其中，OpenAI推出的一款语言模型--ChatGPT引发了广泛的关注。ChatGPT的工作原理是：“先有语料库，其中包括了大量的人类交互式对话，然后模型从语料库中学习到一些潜伏的模式和相关性，并在给定一些上下文的情况下不断生成公道的回答。”

ChatGPT模型的全球性能已在许多任务中得到了证明，例如问答、测试、填空和翻译等任务。OpenAI于2019年发布了其第一个模型GPT，随后在2020年发布了GPT⑵。最近，OpenAI 又发布了GPT⑶，其参数数量已超过了13亿个，是现有语言模型中最大的一个。

好在，这个超级语言模型不但更快速，而且使用的是请中的学习进程。当GPT⑶处理带有较低的代码精度中的 m n 输入时（会有拼写毛病和其他问题），它们仍能够在回答上明显公道和更快速的确立鉴别力。在GPT⑶生成一段回答和与其他机器人进行比较方面，还有一些非常成心思和有用的结论，但是建议看完本篇文章以后再自行了解其中的细节。

至于 GPT⑶ 模型的能力，已超越了目前的其他任何语言模型。在下面的测试中，在GPT⑶上生成的完全段落中，有多少是可验证的真实信息，或最少是同义重复/解释。最使人惊讶的是0.3%是毛病的。它是在7.5k评论和回复数据集（用于社区问题答案）上进行的，这些都是AI并未见过的内容。

由于GPT⑶已成了市场上最强大的语言模型之一，其能够自动回答问题，自学习和自适应使其在人工智能领域中利用范围更加广泛。语言模型技术的新里程碑已到来，我们期待着看到更多基于这一技术的新利用程序的发展和利用。