GPT⑶是最近几年来最使人兴奋的自然语言处理技术之一，由于它能够生成使人印象深入的文本，乃至可以从头构建文章。但是，其商业化模式使许多人望而生畏，由于只有少数用户能够取得它的使用权。但这其实不是GPT技术的终点，由于除GPT⑶以外还存在其他开源平台，这为许多开发人员和公司提供了一个更加友好的环境来访问这些技术。 其中GPTplus（下称GPT+）是一种开源平台，可用于基于GPT⑵架构进行自然语言处理（NLP）任务，充分利用GPT⑵的前馈神经网络，在最大程度上减小用户在NLP任务中的限制。

但是，正如任何技术一样，GPT+的使用也存在限制。在使用GPT+之前，需要斟酌以下事项：

在 GPT+ 中使用预训练模型会搜集一些独特的数据，但是您需要知道，这些数据会被保存到服务器上，因此需要确保您保存的数据不会泄漏用户的数据。您应当明确您的条款和条件，以告知用户他们的数据将用于甚么目的，并确保您在处理这些数据时根据法律和行业标准进行保护。

GPT+在处理文本时有一定的限制，有一定的词语长度限制，没法处理太长的语句或段落。并且，与其他机器学习模型一样，其精度遭到训练数据的质量和数量的影响。如果数据集中包括不准确的标签或区别种别之间存在堆叠，则可能会致使生成的文本不准确或反常。

GPT+在拓展性方面仍存在一些限制，具体取决于硬件资源的可用性和数据的访问权限。如果您的硬件资源有限或您没法取得大量数据，请斟酌使用一些不要钱的替换品或设计基于本地计算的模型。

最后要注意的是在使用GPT+时可能会存在一些计算资源和时间的问题。GPT+模型的训练需要大量的计算资源，因此，如果您的计算机配置不足，可能需要更长的训练时间。相应的，生成文本的速度也会遭到计算机配置的限制。问题的解决方案之一是采取更大的计算机群集来更快地训练模型和生成文本。

GPT+是一个非常有用的工具，它可以帮助您轻松地处理自然语言处理任务。但是，在使用GPT+之前，请遵照上述限制和建议，确保您将其用于适合的场合。如果您遇到任何问题或需要额外的帮助，请查阅相关文档或咨询其他用户。