ChatGPT（Conversational Heterogeneous-Aware Transformer GPT）是一种新颖的对话生成模型，其最新研究论文《Conversational Heterogeneous-Aware Transformer》发表于2021年8月。

ChatGPT旨在解决普通对话生成模型中存在的一些问题，例如对话中缺少上下文的联贯性、缺少对话主题的准确理解、和缺少对话参与者区别特点的斟酌等，进而提高对话生成的质量。

为实现该目标，ChatGPT通过增加用于处理对话主题和参与者个性差异的新的输入特点，如话题序列和说话人表示。另外，ChatGPT还利用了自注意力机制、Transformer结构和一些其他技术。这些技术有助于模型在处理各种语言和对话类型时获得优良的性能。

在论文中，研究人员通过对几个基准对话数据集的评估，证明了ChatGPT模型的高效性和准确性。实验结果表明，ChatGPT在生成联贯性高、相关性强的对话方面表现出色，特别是在处理多样化的对话时。

另外，论文还提出了一种新的对话生成评价标准——H-DialEval（Heterogeneous-Aware Dialog Evaluation），该评价标准引入了新的评价模型，以更准确地评估ChatGPT模型对话生成的效果。这类方法根据区别的对话类型和特点，为对话生成提供了更全面、更客观的评价。

ChatGPT模型是一种非常有前程的对话生成模型，其在解决对话中一些关键问题方面，具有比传统的对话生成模型更好的性能。不但如此，论文中提出的H-DialEval评价标准为对话生成效果的评价提供了新的方向和思路，有望在未来的研究中进一步优化对话生成模型的性能。