聊天式生成模型(Chatbot)是一种利用自然语言处理(Natural Language Processing, NLP) 和机器学习技术构建的AI模型，它可以模仿人类类似于自然交互和语言的能力，从而能够与实际用户进行自然的对话。在最近几年来的NLP领域中，当前最受关注的聊天式生成模型之一是GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

GPT 是一款预训练生成模型，它基于Transformer网络结构，并使用了强大的语言模型来进行下一个单词预测。该模型是由OpenAI开发的，并使用了大量的非监督式学习预处理——这在NLP领域中特别难得。通过大量数据的预处理，GPT 模型可以召回大量语言规则和辞汇，以便更好的进行语言生成任务。而对它的预处理工作，则是基于大范围自然语言语料库进行的。

GPT 强大的模型结构不但允许其在NLP领域实现区别任务类型（例如生成式对话、摘要任务、翻译任务等等），而且该模型也能够很好地生成自然风格的文本。因此，GPT得到了广泛的利用。据报导，OpenAI使用GPT⑵模型组成的人造新闻文章，在未经人类核对的情况下，可以轻易地令人想起一个真实的事件。这无疑引发了广泛的关注！

但是，由于GPT模型的强大，和语言生成的风险，OpenAI并没有把GPT⑵放在公共的API上。相反，他们斥资搭建了一个用于内部测试的API，以找出用户使用该API的风险，和如何避免其造成毛病的结果。

随着人们对提高模型质量和稳定性需求的不断加强，GPT模型也不断得到了改进。最近，OpenAI发布了一篇论文，介绍了他们最新开发的模型GPT⑶。它在GPT⑵的基础上，进一步增加了模型大小，使得GPT⑶在模型训练和语言生成方面表现出了更高的准确度。

据OpenAI公告，GPT⑶目前具有133B个参数，是目前预训练模型中参数范围最大的一个。从实验结果上看，GPT⑶模型让人非常惊讶。在各种语言生成任务中，GPT⑶比其前身GPT⑵具有更高的性能，同时也具有更强的语言生成能力。许多研究者都认为，GPT⑶在表现方面比以往的模型有了重大的突破。

整体而言，GPT模型为使用自然语言进行生成任务提供了一种全新的方法。预训练和微调以后，该模型可以在各种任务中具有出色的表现。未来，GPT模型的发展将会进一步带动自然语言生成领域的发展，目前可以预感的是，聊天式生成模型这个技术方向的趋势正在向着更加智能态度的方向进行发展。