在自然语言处理领域中，ChatGPT模型一直是备受关注的模型之一。作为一种基于Transformer模型的生成模型，它可以被用于生成与用户谈话类似的自然语言文本。最近，作为OpenAI发布的新版中，ChatGPT⑶已被广泛研究和讨论，特别是与ChatGPT⑵相比较。在本文中，我们将探究ChatGPT⑶模型在多轮对话中的表现，与前一版本ChatGPT⑵及其神经网络结构上的差异。

ChatGPT⑶是一个巨大的模型，具有1750亿个参数，远远超过了ChatGPT⑵的1.5亿个参数。这使得ChatGPT⑶在多个自然语言处理任务中表现优良，而在多轮对话任务中也显著提高。ChatGPT⑶强大的语言生成能力，使其在对话并履行某些特定任务方面具有更大的潜力。

但是，ChatGPT⑶依然存在几个问题。一方面，该模型的拟合时间依然相当长，需要更高性能计算装备。另外一方面，过度拟合和数据偏差问题仍然限制其在某些领域利用的可能性。

因此，ChatGPT⑶0和35可能会成为聊天机器人研究人员和企业在实践中的首选模型。这两个模型或者OpenAI的ChatGPT系列中的较新版本，但与ChatGPT⑶相比，它们的参数数量减少了50到105倍，分别为3亿和1.4亿。ChatGPT⑶0和35依然能够提供良好的文本生成能力，并且可以在相对较短的时间内进行文本生成。

ChatGPT⑶0和35在多轮对话中表现得比GPT⑵更强。与GPT⑵相比，这两个模型有较少的参数数，并且其在短短数小时内训练终了。实际上，ChatGPT⑶0和35在没有GPU加速的情况下也能够很快地生成文本。

ChatGPT⑶0和35在多轮对话中还表现出了其他的优势。特别是，这秉持了其它OpenAI语言模型的特点：即随着模型大小的增加，模型具有更好的语义和上下文理解。这使得它们在处理之前没有见过的话题时更加有优势，并且更能够与用户建立深度对话。它们可以记住先前的详细信息并在随后的语句中使用它们，因此在更长的对话中保存类似的主题，使其对话能力更加自然。

虽然ChatGPT⑶依然是OpenAI在该领域中的旗舰模型，但是ChatGPT⑶0和35都是很好的备选解决方案。当处理有限的计算资源或时间框架时，这两个模型是一个不错的选择。它们一样能够为发挥聊天机器人的最大潜力带来便利。研究表明，这些模型可以用于区别场景下的聊天利用程序，包括游戏、客户服务、个人助手等。

ChatGPT⑶0和35已被证明在多轮对话中具有不俗的表现。这些相对较小的模型具有较短的训练时间，并能够在保持良好性能的同时减少计算资源的使用。固然，对一些具有专业或复杂领域的任务，ChatGPT⑶依然是目前的最好方案，但是ChatGPT⑶0和35则是更经济实惠的替换方案。