自然语言处理(NLP)领域的人们早已为了让计算机更好地理解和处理人类语言而进行了不懈的探索。而随着深度学习技术的广泛利用，研究人员们在自然语言处理领域获得了一系列突破。其中最重要的就是自然语言生成模型(chatGPT)。

ChatGPT是一种基于预训练的语言生成模型，它的目的是通过学习大范围文本语料库中的信息来提高语言理解和生成的效果。chatGPT是由OpenAI团队于2018年开发的，目前已发展到了第三代，也就是GPT⑶。

预训练chatGPT的原理是利用语言模型算法在大型无标记语料库上先进行有监督的训练，使模型能够辨认单词之间的联系，然后在特定任务上进行微调，从而实现特定领域的自然语言处理任务。

预训练chatGPT已可以完成许多自然语言任务，包括文本自动摘要、文本情感分析、智能客服、机器翻译、问答系统、自然语言生成等。由于它对语言建模能力非常强，因此chatGPT已成为许多自然语言处理任务的首选模型。

在目前所有已知的开源自然语言处理模型中，GPT⑶是最大的，具有1750亿个参数。这个巨大的模型内部表示了人类语言的大部份知识集合，训练它需要一个大范围的计算系统和数据集，这也是GPT⑶可以获得如此成绩的缘由。

但是，由于训练和部署GPT⑶需要大量的计算资源和时间，所以已出现了一些商业化的预训练chatGPT服务，如Hugging Face、Eleuther AI，这些预训练chatGPT服务已在许多自然语言处理利用中被广泛利用。

虽然预训练chatGPT已成为自然语言处理的新时期，但是它也面临着许多挑战，如模型的可解释性和模型的社交偏向等问题。虽然如此，预训练chatGPT的利用前景依然非常广阔，并将继续推动自然语言处理技术的发展和进步。