自然语言生成是一种机器学习和人工智能的重要领域，其通过计算机生成的程序对自然语言进行理解和产生输出。在这个领域中有许多区别的算法和技术可以用于解决各种问题。其中，Transformer是一种被广泛使用的神经网络结构，可以用于自然语言生成和其他自然语言处理任务。最近，chatGPT发布了一款新版，这个版本基于Transformer的自然语言生成做出了新的进展。

在这篇文章中，我们将介绍这个最新的成果。我们分别从Transformer的自然语言生成、chatGPT的特点和它们的新进展来谈论这个话题。

让我们来重温一下Transformer的自然语言生成。Transformer是一种基于注意力机制和编码-解码架构的神经网络。它被广泛利用于自然语言处理领域，特别是在机器翻译等任务上。相比其他的神经网络结构，Transformer的最大优势是能够斟酌到输入序列中的所有位置，而不需要像卷积神经网络那样使用固定大小的滑动窗口或循环神经网络那样使用上一个时间步的输出。在自然语言生成中，Transformer一般被用于基于序列的任务，如文本生成任务和对话生成任务。

接着，让我们来看一下chatGPT，它是一个具有代表性的自然语言生成模型。chatGPT在大范围语料库的基础上进行自监督学习，通过不断地浏览和丰富语言知识，终究可以生成流畅、充实的文本。chatGPT的最新版本在网络结构上做了一些改进，使得模型能够更好地利用上下文信息来生成文本，从而提高了生成质量。chatGPT还可以用于构建对话系统，它可以根据输入的上下文信息生成符合对话流程的回答。

让我们来谈一下chatGPT的新进展。在最新版本中，chatGPT利用了更大的训练数据集，更深的网络结构和更高效的训练技能，生成的文本质量进一步提升。chatGPT也开发了一些新的利用场景，如对实体进行问答和生成名词定义等。这些新进展标志着chatGPT在自然语言生成领域的技术不断向前推动。

总结起来，新版chatgpt读文献：基于Transformer的自然语言生成新进展，是基于Transformer的自然语言生成领域的最新成果。这个版本基于自然语言生成模型chatGPT做出了改进，算法更加高效，处理速度更快，生成结果质量也更好。这个版本的利用范围更广，可以用于构建对话系统，生成名词定义等，改变了传统自然语言生成的方式。我们相信，在不久的将来，这个版本的利用会更加广泛，成为自然语言处理领域不可或缺的一部份。