在语言生成领域，chatgpt是一个备受关注的技术。区别于传统的有监督学习和人工训练方法，chatgpt采取的是基于transformer的无监督学习，通过“浏览”大量的文本来学习语言知识。在这个领域，有一支创新巨头——达摩院的chatgpt大模型，今天我们就来探索一下，这个模型背后的故事是怎样的。

达摩院是阿里巴巴公司的研究机构，它长时间关注人工智能领域的研究。在语言生成领域，达摩院于2019年推出了chatgpt⑵模型，该模型具有比较强大的生成能力，但是受限于计算资源和训练数据，其范围仅为1.5亿个参数。而后，达摩院又在2021年发布了chatgpt⑷模型，该模型范围为16亿个参数，是chatgpt的“大模型”之一。

与此相比，其他领域中的创新模型，如GPT⑶和DALL·E，范围均在数百亿乃至千亿级别。所以，chatgpt⑷模型中16亿参数仅能算是处于“儿童期”。但正是由于其采取了基于transformer的无监督学习方法，chatgpt在语言处理任务中展现了出色的表现。有研究人员表示，chatgpt⑷模型在预测下一句话、生成语言等任务中都到达了同行水平，并在一些任务中实现了最新的最好结果。

chatgpt⑷模型是怎样被训练出来的呢？达摩院使用了大量的文本语料库，例如维基百科、新闻网站等。在基于transformer的框架下，chatgpt⑷模型透过文本对语言知识进行无监督学习，这类无监督学习的方式，不但减少了训练的时间和计算资源，还可以够使语言生成模型更加聚焦于语言本身的特点，而不会遭到外部因素的干扰。

除chatgpt⑷模型外，达摩院在自然语言处理领域还有一些其他的研究探索，例如双向BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和ERINE（Entity Relation Inference NEtwork）。这些技术的研究旨在通过更好的自然语言处理技术为今后的人工智能利用奠定更加坚实的基础。

对chatgpt⑷模型的未来，达摩院也给出了积极的回应，表示正在尝试将模型范围进一步扩大至百亿级别，并且将继续优化模型的性能，提升其在语言生成领域的表现。

在语言生成领域，基于transformer的无监督学习技术的利用，是最近几年来的一个重要发展趋势。达摩院打破了基于机器学习的传统框架，成功地训练出了采取无监督学习的chatgpt大模型，为全部自然语言处理领域提供了一个更加广阔的研究和发展空间，为人工智能技术的未来发展奠定了更加坚实的基础。