聊天智能机器人(Chatbot)已成为平常生活中人们愈来愈不能离开的一部份。Chatbot已利用于多个行业中，包括客户服务、销售、市场营销、教育、医疗等等。在这个日趋竞争的环境下，围绕 Chatbot 的技术也在不断升级，Chagpt (基于Transformer的生成式对话系统) 就是其中之一。

作为一种开放性的自然语言处理模型，Chatgpt 使用了神经机器翻译技术(NTM)和深度学习技术(DL)，可以生成结构完全、准确的自然语言响应，因此，chatgpt 被广泛利用于聊天机器人、短文本自动生成、情感分析等领域。

但是，就像任何其他先进技术一样，Chatgpt 也存在着一些缺点。在这篇文章中，我们将探讨 chatgpt 的极限和怎么提高其模型生成能力。

## 甚么是 Chatgpt 的极限？

Chatgpt 目前面临的一个主要问题是模型训练数据的限制。虽然 OpenAI 已开源了 chatgpt 的模型库，但是，对训练 chatgpt 模型所需的数据量要求很高。

在训练模型时，需要大量的高质量语料数据集，这些数据集越大，所产生的模型效果也越好。但是，Chatgpt 需要的训练数据是来自于 open web，这个开放网络中的文本包括了复杂的数据类型，如图片、视频、HTML 等，因此许多网页数据需要清算、挑选、过滤、解析和转换等多个步骤，这些步骤都需要完成后才能进行训练。对绝大多数用户而言，这是不现实的，由于多数人没法获得这么庞大的语料数据集。

另外一个限制因素是 chatgpt 的内部参数（例如隐藏层的节点数）的设定。目前来讲，chatgpt 的模型本身已相对成熟，但是，参数的设定始终存在争议，目前仍需更多的实验和优化以取得更好的性能。

## 怎么提升 Chatgpt 的生成能力？

虽然 chatgpt 接受训练的数据和模型参数是极为重要的，但是，还需要其他方法来提高其生成能力。现在我们来探讨一下这些方法。

### 1. 公道调剂模型参数

调剂模型的参数以适应特定的自然语言处理场景是相当重要的。例如，可以通过增加隐藏层的节点数、调剂生成长度等方法来对模型进行优化。公道的参数调剂还可以解决 chatgpt 在某些场景下生成低质量响应的问题。

### 2. 广泛使用预训练模型

使用预训练模型，将可以大大简化聊天机器人的开发流程。预训练模型利用了海量的数据来进行训练，这将大幅度减少对训练数据的需求。与从头开始训练模型相比，使用预训练模型可以显著提高模型的学习效果和生成质量。

### 3. 海量数据的延续更新

聊天机器人的主要瓶颈是数据。随着用户需求和使用处景的差异不断扩大，数据量的不足将限制 chatgpt 的使用效果。因此，及时延续地更新聊天机器人的训练数据是非常重要的。

### 4. 多模态的融会

对 chatgpt 来讲，不单单只有文本和口音，同时还需要能够进行图象、视频等多模态信息的处理。将多模态数据加入聊天机器人的训练数据集，有助于改良 chatgpt 的生成性能，并让其更准确地处理多样化的自然语言场景。

## 结论

随着Chatbot及语音辨认等利用场景的不断增加，chatgpt 这类强大的自然语言处理技术将变得愈来愈受欢迎和必要。虽然存在模型训练数据的限制等问题，但是，通过公道地调剂模型参数、使用预训练模型、延续更新训练数据、融会多模态数据等方法依然有许多方法来提高 Chatgpt 的生成能力。随着未来技术的进步和更广泛的利用场景，chatgpt的聊天机器人利用将更加普及并享遭到更广泛的支持。