自然语言生成，简称NLG，是指机器自动地将非结构化数据转化为自然语言的进程。这个领域随着机器学习和人工智能技术的发展，得到了愈来愈多的关注。而chatGPT是其中一款非常出名的自然语言生成模型。

chatGPT是一种基于Transformer的预训练语言模型，使用了海量的文本数据。它可以根据输入的文本生成类似人类语言的输出结果。下面就来介绍几个用chatGPT简化自然语言生成的技能，让大家能更好的理解和利用这个自然语言生成模型。

技能一：准确的输入

chatGPT是一种无监督学习的模型，输入格式十分关键。区别的输入格式会对输出结果产生区别的影响。对区别的利用场景，就需要采取区别的输入格式。例如，在问答模型中，我们可以通过将问题和答案用句号隔开来提供一个清晰明确的输入。这样chatGPT就可以将问题和答案辨别开来，更好地理解它们。

技能二：公道设置参数

除输入格式外，设置参数也是影响chatGPT输出结果的一个重要因素。区别的参数设置会对输出结果产生区别的影响。例如，在生成模型中，我们可以通过控制生成的长度，来控制生成的结果会不会太长或太短。同时，我们还可以通过设置n_gram束缚，来控制生成结果中会不会包括重复的语句等问题。

技能三：基于历史信息生成

chatGPT模型是基于历史信息生成的。这意味着模型生成的每一个单词都是依赖于前面已生成的单词。因此，在生成进程中，我们可以通过记录历史信息，来控制模型对某些生成结果的偏好，例如希望生成的结果更符合某些主题或特定领域。

技能四：使用fine-tuning优化模型

除使用chatGPT自带的模型以外，我们还可以结合特定场景来使用fine-tuning的方式，来优化模型的表现。比如，在问答模型中，我们可以通过提供一些特定的语料库来训练模型，以到达更好的效果。

总结

通过公道的输入，设置参数，基于历史信息生成和使用fine-tuning等技能，我们可以更好地使用chatGPT这一强大的自然语言生成模型，使其更符合我们的利用需求。同时，了解这些技能对我们更好地理解自然语言生成的基本原理也非常有帮助。