在现今科技飞速发展的时期，人工智能的发展势头日趋迅猛，chatGPT作为其中一个重要的分支，相信大家都不会陌生了。在实际利用进程中，虽然有许多值得称道的地方，但是也有其存在的问题，其中就包括怎么让生成的语言更贴近真实对话这一问题。本文将从多个角度展开探讨。

我们需要了解GPT是如何生成语言的。GPT即“Generative Pre-trained Transformer”，是一种基于Transformer的生成模型，它的作用是根据给定的前缀预测下一个词或一段文本。GPT以大范围语料库为基础进行预训练，并通过Fine-tune进行微调，从而实现对文本的生成。在生成进程中，它会计算每一个单词出现的几率，并根据几率进行生成。这类生成方式，在某些情况下可能会致使生成的语言与真实对话存在较大的差异。

那末，我们该怎么让生成的语言更贴近真实对话呢？我们需要关注对话场景的语料库。GPT的生成效果与其所使用的语料库紧密相关，因此我们需要使用与对话场景相关的语料库进行Fine-tune。例如，如果我们的目标是生成医学领域的对话，那末我们要选择医学领域的语料库进行Fine-tune，以确保生成的语言更加接近真实医学对话。还应当尽量选择多样化、真实性高的语料库进行Fine-tune。

我们需要斟酌模型的优化。在Fine-tune进程中，应当对模型进行充分的优化，以提高模型的生成效果。优化的方式有很多，包括调剂超参数、增加层数、引入其他机器学习的方法等。我们可以通过量次Fine-tune实验，找到最好的模型参数组合，以到达更好的生成效果。

我们还可以引入对话生成模块来改进生成的语言。一些实验表明，使用对话生成模块能够让生成的文本更加接近人类的表达方式。例如，我们可使用正则表达式或规则来检查生成的文本会不会符合语法规范，或使用类似于Seq2Seq模型的Encoder-Decoder结构来引入对话上下文信息，以提高生成的准确性。

我们需要注意生成的文本会不会包括不适合的内容。在生成文本时，机器其实不会斟酌会不会适合或不适合，因此生成的文本中可能会出现一些不当的内容。为了不这类情况的产生，我们可以选择在Fine-tune进程中加入一些过滤条件，例如只生成特定类型的文本、只生成特定主题的内容、只接受与对话场景相关的输入等。

能让生成的语言更贴近真实对话是一个需要综合斟酌多个方面的问题，包括语料库的选择、模型的优化和对话生成模块的引入等。只有我们对这些因素进行充分的关注和斟酌，才能够让chatGPT在实际利用中发挥出更好的效果。