在近几年的人工智能领域，语言模型一直是一个备受注视的技术。在众多的语言模型中，chatGPT（Generative Pretrained Transformer）因其独特的优点而遭到了广泛的关注和认可。本文将详细介绍最近很火的chatGPT，和与其他AI语言模型的区别的地方。

我们来谈谈chatGPT的背景。犹如我们所知，自然语言处理是人工智能领域的一个分支，它致力于让计算性能够像人一样理解和使用语言。其中语言模型是自然语言处理的重要组成部份，它有助于让计算机更好地理解和生成自然语言。过去，基于统计的语言模型占据了主导地位，而最近几年来，基于深度学习的模型成了热门。在这个背景下，OpenAI将自然语言处理的技术提升到了一个新的高度，之所以能做到这一点，就依赖于他们的语言模型chatGPT。

那末，chatGPT和其他AI语言模型的区别的地方在哪里呢？我们来比较一下chatGPT和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）这两种模型。BERT是谷歌2018年发布的一种预训练语言模型，它在多项自然语言处理任务上获得了不俗的成绩。但与BERT区别的是，chatGPT是一种单向的语言模型，它只能从之前的文本中提取信息，而没法利用后面的文本提供的信息。这类单向模型的优势在于可以预测文本的下一句话，适用于许多生成式任务，例如聊天机器人和文本生成。而BERT则更合适于需要理解上下文关系的任务。

另外一个与其他模型区别的地方在于chatGPT是一个单纯的语言模型，而不是使用其他技术与语言模型融会的复合模型。例如，GPT⑵就是将语言模型和一些额外的模块（例如生成性对抗网络）结合起来的模型。这使得GPT⑵比chatGPT在某些任务方面表现更好，例如之条件到的自然语言生成任务。

chatGPT还具有下文模型的特性，即它可以生成一段完全、联贯的文本，并根据前面的文本预测接下来的文本。这类特性使得chatGPT对一些需要生成完全的自然语言的任务非常有用。例如，在问答系统中，chatGPT可以在回答问题时生成一段完全的语音回答。

chatGPT的优势在于其单向性、单一性和下文模型的特性。与其他模型相比，这使得chatGPT更适用于某些自然语言处理任务，例如聊天机器人和文本生成。

结论上，我们可以简单地总结一下chatGPT和其他AI语言模型的区别的地方。ChatGPT是一个单向的、单一的、下文模型的语言模型，适用于许多自然语言生成任务。而其他模型，如BERT和GPT⑵，则在其他方面表现更好。这表明，每一个模型都有它的优势和利用领域，我们应当根据具体需求选择合适的模型。