字节入局类ChatGPT大混战，探索自然语言处理领域的新模式

在过去几年里，自然语言处理(NLP) 已成了人工智能(AI)领域中的一个热门，并吸引了大量的资金和研究人员。作为NLP领域的一部份，ChatGPT（生成式预训练转换）已成了许多研究者和创业者关注的对象，而字节跳动最近入局则进一步加重了这场大混战。

ChatGPT 与 传统的文本生成区别的是，后者通常需要先进行干预，才能在适合的位置产生正确的输出。而ChatGPT在训练的进程中，能够自行推测出上下文，并生成符合语境的文本，而这恰正是ChatGPT 诞生的初衷。

虽然像 OpenAI、Google, Microsoft等巨头，已着手在这个领域发力了一段时间，但是像美团的MASS 和华为的HIT 等新技术也已开始崭露头角。而最近，字节的长文本生成神器已此次入局，更是让混战Exceptional Changes。

从2018年开始，OpenAI 推出了GPT，以后GPT⑵ ，GPT⑶等模型，都吸引了大范围的关注，这让许多竞争对手开始思考从哪些方面做出创新。而更快、更准、更智能的生成模型正在这个领域不停地出现。例如，华为曾发布的HIT模型提供的不单单是文本生成的功能，而是在生成文本的同时，能够较好的辨认命名实体、分段、分类、摘要等功能。从训练模型到利用场景，不断的探索创新使得这个领域变得前景不可限量。

而字节的AI研究院也在不断的探索创新，他们近期提出的结合PPO (一种经常使用的深度强化学习算法) 和GPT的模型 能够生成出技术文档和编程代码，这为开发人员在技术文档的浏览和编程实践中，提供了更加便利、高效地方式。

同时，全部群体对BioNLP （基于生物技术的自然语言处理）等，更加专业的领域也一直在进行新的探索。可以看到，在ChatGPT这一大混战的进程中，参与者不单单是在寻求更快更好的模型解决方案，还延续发掘区别领域间模型的利用场景与创新思惟。

需要指出的是，利用价值的提高和技术的不断延伸，将会推动 ChatGPT 技术日渐成熟。未来的 ChatGPT 模型将更偏向于多模态数据同时训练和更精细的利用场景，从而更好地服务于人类的需求。