当人们想到人工智能时，他们通常会想到虚拟助手。虚拟助手接受口头指令，例如为“纽约市天气”提供答案。在最初的设计模型中，这些虚拟助手只能回答特定领域内的问题或非常具体的问题。但是，随着技术的不断发展，聊天机器人的功能得到了改进和扩大。现在，依托预训练模型的聊天机器人成了一种不可或缺的工具，这些聊天机器人使用机器学习算法，摹拟人类对话的方式，能够回答更加复杂的问题。

最近的发展中，预训练GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型向大众展现了转化和自然语言处理方面的大量潜力。为在预训练的基础上提供新颖方法的聊天机器人，已然成了智能问答之路的新出发点。

## 智能问答的发展

自20世纪50年代以来，人工智能一直在不断地改进。在过去的十年中，自然语言处理（NLP）的变革使得计算性能够更好地理解人类的语言。这个进程始于计算机程序员记录了一级和二级命令的列表，随后计算机就能够理解这些命令。但是，这类方法在输入不是很明显的问题时就没法工作了。

随后，计算机开始被设计成理解自然语言。第一个被设计出来的基于规则的系统接收输入并运行程序，以产生输出。被称为 ELIZA 的这类规则系统最初是由埃普斯坦（Joseph Weizenbaum）于1964年创建的，它被用来摹拟精神科医生的对话。这个系统具有像“请继续”、“我理解”等语言可辨认的标记，因此它可以根据那些码来回应对话。

但是，由于它是基于规则的，ELIZA 其实不具有真实的智能，且能力有限，不足够支持复杂的对话。尔后，聊天机器人的技术也在不断地改良。最近，预训练ChatGPT（以下简称聊天GPT）模型使得机器人可以提供更丰富、更准确、更恰当的对话回答。

## 预训练聊天GPT模型介绍

GPT模型于2018年开发出来。它在接下来的几年中不断发展，直到OpenAI发布了继续使用大范围预训练聊天GPT模型的发展成果。预训练聊天GPT模型是自然语言处理中的一种技术，它使用机器学习算法，模仿人类对话的方法，以便于机器更加智能地回答问题。

与规则系统中需要提供大量规则区别，预训练模型可以通过训练，自动掌握文本数据集中的知识、语法和辞汇，其实不断地丰富知识库。只需输入少许的额外信息，聊天GPT模型就可以够回答极端特定的问题。这个模型可与大范围社交媒体数据和实时的患者数据进行互联，最初只有一小部份的初始参数，模型会取得能力来处理各种区别情势的语言输入，通过大量的训练变得更加高效。

预训练聊天GPT模型可以被用于诸如聊天机器人、文书自动生成、问答系统、文本摘要、答案询问、机器翻译等方面。

## 预训练聊天GPT模型的利用

预训练聊天GPT模型有着广泛的利用前景。一些机构和企业已开始加以利用。例如，在医疗保健领域，聊天机器人可以被训练来回答患者的问题，从而减轻病人的疑虑和焦虑。

聊天GPT还可以被用于交互式教学。教师可以把聊天机器人放置在一个网站或在线教室中，学生可以通过一个聊天窗口与机器人交换，问题的提出和回答本身就是一个富有趣味性的学习进程。

在金融交易领域，聊天GPT利用不但可以帮助证券交易员更容易地查询历史数据、趋势等，而且可以建立一个自然语言问答系统，自动回答客户提出的问题。这样，可以大大提升客户与机构之间服务质量的保障。

预训练聊天GPT模型的开发和利用，为智能问答的领域带来了新出发点，也为人类提供了更有效力、更准确的服务。