ChatGPT是最近几年来出现的一种基于transformer的语言生成模型，虽然其大范围的预训练架构已具有了接近自然语言处理的能力，但对创造性的表达仍有待进一步挑战。本篇文章将援用外国专家的专业分析与研究，探究ChatGPT模型的创造力，和它在未来的发展前景。

在当前人工智能的趋势下，文本生成技术也愈来愈成熟。虽然目前技术并未突破自我生成文本的局限，但它在文本分类、情感分析和自然语言理解方面都获得了一定的突破性成果。ChatGPT作为其中的高科技代表，自推出以后，一直遭到国内外大量的研究者的关注。

但是，实际利用中，一个成功的自然语言处理模型的文本生成能力依然有待于自然、有效和创新的表达方向上的提升。于此，该文将援用一名外国专家（以下简称专家）的观点以证明这一点。

专家是一个在自然语言处理领域里从业多年的科学家。他认为ChatGPT有前程，它的生成文本质量已可以到达一定的高度，但尚不能比肩人类的表达。

那末，ChatGPT的创造性有多强呢？这很难用一个简单的说法说明。

在各领域中，创造性表达被认为是最难以掌握的技能之一。对ChatGPT模型，生成的内容大多是遭到固定性语料库影响的。因此，用户会注意到，在处理一些特殊情境或不经常使用句式的时候，ChatGPT便会产生背和感和毛病。这主要是由于它所参考的数据集和范畴有限。但是，ChatGPT是可以学习的，它可以根据用户输入的反馈来进行大范围重组修正，这样可以产生更加优良的文本表达，乃至有时会超越人类所认知的领域。

比如说，从诗歌生成的方面来讲，GPT的表现可以到达不错的高度。在大量后期的训练中，模型可以学会使用各种技能来"压韵"，应用好看的字情势和符合情感的语言式样。

另外一个值得一提的是，GPT还可以用于多模态利用中，例如图象描写、文本到图象生成、图象到文本生成等。在该领域中，GPT一直在努力拓展其视野，从而优化图象到文本的生成质量。下图是一个模型使用inputs预测的图象标注：


通过该图中的示例，我们可以看到，除简单的图象标注外，GPT还可以生成与场景相关的情感描写，这正是GPT的一大特点。

结论

ChatGPT的创造性能够创造出新的句式和辞汇，并且在文本生成的质量方面已获得了很大的进步。但是，ChatGPT模型距离真正意义上的创造性表达依然存在一定的差距。这就需要我们在更多的领域中尝摸索索和优化，例如多模态领域、移植学习、知识增强等等，从而为文本生成技术的发展打下良好的基础。

关键词：ChatGPT, 创造性，文本生成技术，自然语言处理，图象描写。