现在的对话系统依然有许多局限性，不管是在理解自然语言、生成准确回答或者在处理复杂上下文上，都有一定的挑战性。为了解决这些问题，愈来愈多的研究者开始使用神经网络技术构建更加智能的对话系统，其中Chat GPT就是其中一种被广泛使用的模型。

那末，甚么是 Chat GPT 呢？简单来讲，它是一种基于深度学习的神经网络模型，主要用于自然语言生成任务。它的名字就是指 “Generative Pre-training Transformer”，这意味着它是一种基于预训练的生成式模型，使用大量的文本数据进行预训练，以提高模型在自然语言生成任务中的性能。

Chat GPT 的关键思想是 Transformer，这也是它与其他神经网络模型的主要区分之一。Transformer 是一种能够捕捉输入序列中全局相互作用的神经网络结构。而对话系统常常需要斟酌多个回合的上下文信息，因此使用 Transformer 结构来捕捉这类多轮上下文非常有效。

那末，怎样使用 Chat GPT 构建更智能的对话系统呢？以下是一些关键步骤：

1. 定义模型的输入和输出：对一个对话系统，输入通常是先前的对话历史和用户的发问，输出则是系统的回答。

2. 训练模型：使用大量的对话数据来训练模型，以捕捉语言规律和模式。在训练进程中，Chat GPT 将会通过辨别性学习和生成式学习来提高回答的质量。

3. 提高模型的效力：为了能够快速地对用户的发问进行回答，需要确保模型能够快速地运行。一些优化技术，比如紧缩模型、量化等，可以帮助提高模型的效力，同时不影响模型的性能。

4. 对话生成：一旦模型训练好了，它就能够用来生成对话回答。使用聊天记录和用户输入作为输入，Chat GPT 将会生成回答并输出给用户。

Chat GPT 是一种非常有效的用于构建智能对话系统的神经网络模型。通过训练、优化等步骤，我们可使用 Chat GPT 生成更加自然、准确的对话回答，从而提高对话系统的性能。