在人工智能技术的快速发展下，自然语言处理模型的逐步成熟，给人们的生活和工作带来了很多的便利和效力提升。其中，自然语言生成技术成为研究和利用的热门，ChatGPT就是其中的佼佼者。但是，ChatGPT也存在一些不足的地方，随着开源技术的不断推动，一些替换ChatGPT的开源项目也逐步出现。

ChatGPT是最近几年来非常流行的一种自然语言生成模型，它是由OpenAI团队开发的基于Transformer的预训练语言模型。ChatGPT可以生成高质量且流畅的语言，通过将预训练语言模型和微调技术结合，可以为各种任务提供强大的自然语言生成能力，包括对话生成、文本生成、摘要生成等。

虽然ChatGPT在自然语言生成技术方面表现出了很高的水平，但是它也存在一些问题。ChatGPT需要在庞大的预训练语料库上进行训练，这个进程需要大量的时间和计算力。ChatGPT面临的另外一个问题是生成的语言可能存在一些不公道或毛病的信息，这也就是所谓的“虚假新闻”问题。而且，由于OpenAI团队其实不向所有人公然ChatGPT的源代码，这使得研究人员和开发者难以在ChatGPT的基础上进行二次开发和利用。

为了解决ChatGPT存在的问题，很多的研究机构和社区开始开发和推广一些替换ChatGPT的开源项目。其中，最受研究者和开发者关注的是GPT2和GPT3的开源实现。GPT2是由圣路易斯大学的研究团队开发的一个基于Transformer的自然语言生成模型，与ChatGPT非常类似，但是它开发和利用的门坎更低，而且其模型性能和生成质量也很高，被广泛利用于聊天机器人、智能客服等领域。

GPT3则是由美国创业公司OpenAI开发的一款预训练语言模型，它的范围比ChatGPT更大，包括1万亿个参数，可以生成极其逼真的自然语言。虽然GPT3在商业利用方面表现出了很高的广泛利用价值，但是由于其不开源，这也给研究和开发带来了很大的困难。

另外，还有一些其他的开源项目也开始逐步出现，例如Megatron、XLNet、BART等，它们都有着自己的特点和优势，可以为自然语言生成领域的研究和利用提供更多的选择。

总的来讲，开源的替换ChatGPT的自然语言生成模型正在逐步成熟并得到广泛利用，这些模型不但可以为科研机构提供一个更加灵活、自由的研究平台，还可以为企业提供更加自主、可控的自然语言利用解决方案。固然，在未来的研究和利用中，这些模型还需要进一步的升级和优化，以更好地适应各种复杂的场景和任务。