ChatGPT 是目前最出色的基于 transformer 架构的自然语言生成模型，它在包括对话、文本摘要、问答等领域获得了很好的效果。但是，ChatGPT 不是唯一的大模型，还有其他一些类似于 ChatGPT 的大模型，能够为各种自然语言的 NLP 任务提供很好的性能。本文旨在介绍那些最接近 ChatGPT 的大模型，和它们在 NLP 任务中的表现。

在开始之前，需要解释一下甚么是 transformer 架构。transformer 架构是一个基于自注意力机制和全连接层的神经网络结构，可用于自然语言处理和其他序列到序列的任务中。在迄今为止的几近所有基于 transformer 架构的模型中，它们绝大多数都使用了预训练技术，通过大范围的文本数据预训练模型，然后对特定任务进行微调。在这篇文章里，我们将重点介绍一些最接近于 ChatGPT 的大模型，它们的训练方式大致类似。

BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT 是谷歌公司开发的基于 transformer 架构的预训练模型，它已被证明是最接近于 ChatGPT 的模型之一。和 ChatGPT 类似，BERT 采取了 mask 预测和下一句预测这两种训练方法。与 ChatGPT 区别的是，BERT 在训练中采取了双向架构，即它不但从前往后处理文本，也从后往前处理文本，因此它在处理一些具有双向上下文关系的任务时具有更好的效果。

RoBERTa：Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

RoBERTa 是 Facebook 开发的一个基于 BERT 的预训练模型，它采取了类似于 BERT 的双向架构，并通过使用更大的训练数据，再加上更长的训练时间，并对训练数据进行动态掩码（Dynamic Masking）处理，同时取消了预训练进程中的下一句预测任务，从而提高了模型的性能。RoBERTa 在 GLUE 和 SuperGLUE 比赛中表现出色，在很多任务中乃至超出了 BERT。

XLNet：Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

XLNet 是 CMU 和谷歌联合开发的一个基于 transformer 架构的自然语言处理模型。它遭到了自回归和自编码算法的启发，并采取了随机的样本处理方法，通过引入一个 permutation 操作，使得模型的训练不但是双向的，而且是完全的自回归的，即模型完全不依赖于流式数据的顺序。这使得 XLNet 在一些自然语言推理任务中表现良好。

T5：Text-to-Text Transfer Transformer

T5 是 Google Brain 团队开发的一个基于 transformer 架构的预训练模型，同时也是一个通用的框架。它采取的是纯文本到文本转换方式，将所有自然语言处理任务提出成相同的文本到文本问题，然后将问题作为输入，将问题答案表示为输出。由于 T5 具有非常强的泛化能力，因此模型训练出来后可以进行区别的任务的转换。T5 在自然语言的数据增强、文本摘要、问答等任务上表现良好。

结论

目前，基于 transformer 架构的预训练模型正在不断增长，并且在 NLP 方向的表现愈来愈好。在本文中，我们重点介绍了四个最接近于 ChatGPT 的大模型，它们都具有强大的预训练能力和良好的适应能力。不管是用于问答、文本摘要或者对话等任务，它们都可用于提高 NLP 的性能。在选择使用哪一个模型时，应当根据特定任务的需求及数据量综合斟酌，并且应当仔细比较区别模型的表现，以选择合适自己的模型。