人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一直是科技业界的热门话题，它正变得愈来愈普及。随着科技的进步，人们对能够发布零毛病的语言模型的需求也随之增加。为满足这一需求，许多人工智能研究机构和企业都开发出了各自的自然语言处理技术，例如OpenAI的GPT系列和Google的BERT。其中一款可代表中文自然语言处理领域最高技术水平的模型——GPT⑶，不但在英语领域广受好评，一样也有着中文版的出现。

在中文自然语言处理领域，谷歌自然语言处理技术（Google NLP）曾是唯一无二的存在，但自从2020年6月，微软推出了中文大模型（Turing NLG）以后，中文自然语言处理领域就没停止过探索的脚步。接下来，我们再来聊聊目前广受欢迎的GPT中文处理模型在中文领域的优秀表现和广泛利用。

有关GPT⑶的介绍

诞生于OpenAI的强大技术团队，英文GPT⑶是目前为止最强和最利害的语言模型。它的作用不但是惊异于它几近零误差的语言生成技术，还在于它使人类能够完成比以往更加细致的自然语言生成任务。使人振奋的是，仅在其发布两周后，就有众多企业和开发者开始融入GPT⑶技术。

GPT⑶的由来

在聊GPT之前，让我们先回想和了解一下它的前身GPT⑴和GPT⑵。全称Generative Pre-trained Transformer，GPT是由OpenAI公司于2018年所推出，也是当前最为完全的自然语言处理算法之一。GPT⑶建立在GPT⑵上，并且采取了与它相同的Transformer网络结构。

GPT⑶模型结构

GPT⑶模型是由数十亿个参数组成，其中492万个来自训练，其余的为权重。GPT⑶中采取的是更大的网络层数，可以从本来的GPT⑵的1,500万层逐步提升到13亿层。

GPT⑶有使人难以置信的自然语言生成能力。它所展现的这类语言生成能力，将带来革命性的变革。实际上，GPT⑶的语言生成能力在很多情况下，乃至是比人类还要优秀的。

为何GPT⑶最强？目前的模型缺点在哪？

GPT⑶的能力得益于它训练时采取的多任务学习。也就是说，同一个GPT⑶模型可以履行多种区别情势的自然语言处理任务。包括：

- 文本分类

- 语言翻译

- 文本摘要

- 文本生成

- 文本纠错

- 对话系统

但是，与所有机器学习算法一样，GPT⑶也面临着一些缺点。即便是有大量训练数据的模型，也一定要经过诸多严格的惩罚措施。例如，截至2021年，它仍没法承当充分全面的对话任务。

中文版GPT⑶的贡献

为了从根本上解决中文语言生成领域的挑战，在2020年底，东软云计算研究院推出了基于语言模型的中文语言生成技术–GPT2.0。随着该技术的发展和利用，中文人工智能的发展进入了一个全新的阶段。接下来，我们分析一下GPT⑶的中文版在中文自然语言处理领域的贡献。

对话系统

中文版GPT⑶无疑可以用于制作对话系统。例如，为中国历史和文化爱好者制作的古文对话系统“青梅煮词”就采取了GPT⑶技术，它可以根据输入信息自主回答用户的各种问题。

语言翻译

GPT是自然语言处理的广泛利用，而中文版的GPT⑶具有一定的神经机器翻译功能，可以用于中英互译和跨语言翻译等场景中。GPT⑶中文版也能够对性别、年龄等信息进行敏感辨认。

面向自然语言生成的任务

目前，中文版GPT⑶已被利用于摘要自动生成、句子自动生成、文章自动归纳等自然语言生成任务中，提高了自然语言生成的成功率，并提升了自然语言处理的整体水平。

总结

可以预感，GPT⑶中文版也势必推动中文自然语言处理技术的进一步发展，让中文人工智能产业迈向新的高度。未来的世界将应用人工智能从更多方面改变着我们的平常生活，而不论是在英文或者在中文自然语言处理领域中，GPT⑶的出现都代表着最早进的技术。未来已来，人工智能chatgpt中文版纵横驰骋，我们将继续紧密关注AI的发展。