在最近几年来，自然语言处理领域内“聊天机器人”的话题异常火热，其中ChatGPT也因其出色的表现吸引了广泛关注。而在ChatGPT系列模型中，ChatGPT4和ChatGPT35的差别也引发了人们的好奇，特别是在数学层面上究竟有何区别呢？

ChatGPT4和ChatGPT35同属于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，其最大的区分是模型的大小及训练数据集的区别。ChatGPT4包括十三亿个参数，而ChatGPT35则增加到了三百五十亿个，这也使得ChatGPT35成为目前最大的自然语言处理模型之一。同时，ChatGPT35的训练数据也更加丰富，包括来自于BookCorpus（含800M个单词）、Common Crawl（超过75B个单词）等多个公共数据集及一些私有数据集。相对而言，ChatGPT4的训练数据集要小很多。

另外一个显著的区分是，ChatGPT35模型相对ChatGPT4具有更高的计算能力，这是由于其使用了更加先进的芯片技术。在具体运行效果方面，ChatGPT35在开放域的大范围生成任务上表现得更加突出，而ChatGPT4则适用于更加细节化的文本生成任务。

从数学角度上而言，ChatGPT4和ChatGPT35的区分也体现在一些基本属性上。如前所述，ChatGPT35的模型范围更大，且训练的数据量更加丰富，因此在某种程度下，它更加合适处理大范围文本的生成任务，比如生成基于大范围知识库的问答系统等。另外一方面，ChatGPT4则更加高效，这是由于其较小的模型范围可以提供比较不错的计算资源利用率，同时其训练数据集上表现出色，使其适用于少许标注数据的场景。

固然，这其实不能说明ChatGPT35一定优于ChatGPT4，二者之间的优劣需要根据实际需求来评估。总而言之，ChatGPT4和ChatGPT35在数学上的区分主要包括模型大小、训练数据量、计算能力等方面，这些差异使得它们在处理文本生成任务时体现出各自的优势。

总结起来，ChatGPT4和ChatGPT35是GPT模型的两个区别版本，在模型范围、训练数据量、计算能力等方面存在差异，分别适用于区别的文本生成场景。这也进一步证明了GPT模型系列在自然语言处理领域内的核心肠位，未来也势必成为该领域的研究重点。