ChatGPT是最近很受欢迎的预训练语言模型，在自然语言处理领域有很广泛的利用。ChatGPT采取了前馈神经网络和变压器技术，能够对大范围数据进行无监督预训练，从而实现对自然语言的理解和生成。

ChatGPT包括了多个版本，其中最新版本为GPT⑶，它具有1750亿个参数，是目前最大的预训练语言模型。GPT⑶的范围之大让人惊叹，不但可以生成高质量的自然语言文本，还可以进行各种复杂的任务，如机器翻译、问答、摘要、文章生成等。

ChatGPT的出现大大推动了自然语言处理领域的发展。之前，要实现自然语言的理解和生成，需要大量的人工标注数据和手动构建模型，工作量非常大。而ChatGPT可以通过自动化的方式学习自然语言，从而大大减轻了人工的负担。同时，ChatGPT也为各种利用提供了更加丰富的语言能力，使得人机交互更加自然，用户体验更加良好。

但是，正是由于ChatGPT的强大，它的运行也需要大量的计算资源。大范围训练模型需要的计算资源非常庞大，花费非常昂贵，需要使用超级计算机等高性能计算装备。同时，ChatGPT的体积也非常大，需要大量的存储空间进行存储，致使存储和传输本钱也很高。

这也就是为何ChatGPT满负荷了。虽然ChatGPT的利用范围很广，但是它的计算资源和存储空间限制了它的广泛利用。目前，只有少数大型公司和研究机构才有能力使用ChatGPT进行自然语言处理，而普通用户则很难接触到ChatGPT的利用。

未来，随着计算技术的不断发展和计算资源的不断扩充，ChatGPT的利用范围将会愈来愈广泛，人机交互也将变得更加自然。同时，ChatGPT也将继续发展，不断优化和改进自己的性能，为各种自然语言处理利用提供更好的能力和效果。

ChatGPT是一项非常有前程的技术，它的出现大大推动了自然语言处理领域的发展。虽然目前它的利用范围遭到了一定的限制，但是随着计算技术的不断发展，ChatGPT的利用前景一定会愈来愈好。