ChatGPT技术作为最近几年来自然语言处理领域的代表性技术，可以说是最近几年来被广泛利用和研究的模型之一。但是，研究人员们还没有停下他们的探索脚步，他们希望从ChatGPT模型的基础上，继续优化而产生了更加先进和智能的模型。

近期研究人员们提出的一种基于深度学习技术的新型模型，多是当前最为优秀的自然语言处理模型之一。斟酌到ChatGPT的出色表现，这个新型模型用人工神经网络进行了改进，继承了ChatGPT的优秀性能并进一步提高了实用性和准确性。作者称之为BERT。

那末，为何这个新型模型比ChatGPT更好呢？我们从以下因素有哪些来讲：

一、BERT可以更好地理解语义

ChatGPT最初设计是基于预测下一个单词来进行自然语言处理的，但是这类方法会在处理一些语言模糊或句式复杂的场景时出现问题。而BERT则斟酌了更多语言上下文和语义关系，能够更好地理解一个句子的意思，从而更加准确地进行任务处理。

二、BERT具有更高的实用性

虽然ChatGPT在自然语言处理领域有着很好的表现，但对一些特定领域或数据集，其表现常常不能满足需求。而对这个问题，BERT能够进行灵活的微调来适应区别场景或数据集的需求，从而让其在多个领域都能有着良好的表现。

三、BERT在训练时的速度也更快

在ChatGPT和BERT的模型结构中，BERT在训练时利用了一些更高效的方法，能够更快地进行训练和解析，从而让其利用到大量数据的自然语言处理问题时可以更加高效。

四、BERT能更好地处理语言中的歧义和多义性

由于语言的特殊性，存在很多单词可能具有多重意义。而ChatGPT在处理这类歧义时常常会出现性能的波动。而BERT在训练时采取了“掩盖”式训练，能够更好地解决这类歧义问题，使其对多义性更加敏感，提高实际利用效力。

虽然ChatGPT基于自然语言处理上的一些优势，在目前的自然语言处理领域表现不俗，但是这类技术或者存在着很多可以、需要改进的地方的。不管如何，随着BERT技术的不断完善和发展，我们终究可以在自然语言处理领域迎来一个更具有实用性和智能性的时期了。