在当前人工智能飞速发展的时期，语言模型已获得了一大步的进展，其中又以OpenAI推出的ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）语音模型引发了广泛关注。但是，ChatGPT虽然技术含量高，但未来依然需要解决一些问题。本文将讨论ChatGPT为啥不足以应对这些问题，同时探讨未来AI语言模型需解决的问题。

问题1：预测能力受限

目前的语音模型虽然在预测任务上获得了一定的成绩，但是对复杂的预测任务依然没法做到准确预测。例如，目前的模型虽然可以通过摹拟问答场景进行对话，但是在真实场景中其表现却不尽如人意。在平常生活中，人们的交换常常带有一定的上下文背景，这对模型的预测有着很大的影响。而当前的语言模型依然没法进行复杂的上下文推理，因此在实际利用中的预测能力遭到了很大的限制。

问题2：数据量与样本不足

AI语音模型需要大量的数据来进行训练，在AI数据集不充足的情况下，模型的效果常常难以让人满意。目前的语言模型需要大量的训练数据和样本，这对AI企业来讲是一个非常大的挑战。因此，未来需要解决的一个问题就是怎样在数据不充足的情况下，提高语言模型的效能。

问题3：大范围计算资源需求

目前的语言模型需要大范围的计算资源，这对任何AI企业来讲都是一个巨大的挑战。大范围的计算资源需要大量的投资，这对大多数AI企业来讲是根本没法承受的。因此，未来需要解决的一个问题就是怎样在少许的计算资源下提高语言模型的效能。

ChatGPT的不足的地方

虽然ChatGPT通过预训练技术，在NLP领域获得了不错的成果，但是其仍存在很多不足的地方，例如，预训练时只使用了文本数据，对图象、视频、音频等其他多媒体数据缺少了有效的处理手段。ChatGPT是一种模块化结构化的模型，随着任务变得复杂，模型层数和参数将会愈来愈多，造成模型训练和优化的困难。

结论

在NLP领域，ChatGPT虽然是一种不错的语言模型，但是其仍有很多的局限性。未来AI语言模型需要解决上文提到的预测能力受限、数据量与样本不足、大范围计算资源需求等问题。解决这些问题，需要各大AI企业进行更加深入和广泛的合作，同时，需要不断地进行技术创新，推动AI语言模型更加高效、准确地为人类服务。