ChatGPT 是 OpenAI 开发的基于 transformer 架构的 语言生成模型，表现出了高度的语言理解和生成能力，它在许多语言任务上展示了先进的表现。与传统 NLP 技术相比，ChatGPT 核心在于使用了大规模数据训练、细粒度语境理解、高质量文本生成、可持续学习、1、广泛的语言适用性、2、对话管理能力、和 3、对抗样本的鲁棒性。这些差异使得 ChatGPT 能够在复杂的语言处理任务中取得优异结果，改变了人与机器交流的方式。
一、TRANSFORMER 架构与自注意力机制
ChatGPT 使用了 Transformer 架构，这是一种专为处理序列数据而设计的神经网络架构。它的核心特性是自注意力机制，允许模型在处理一段文本时为每个单词分配不同的关注权重。这种机制使得模型能够捕捉长距离的依赖关系，这是传统的递归神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTM）难以做到的。
二、大规模数据训练和优化
传统 NLP 技术，如基于规则的系统和统计学习模型等，通常依赖于手工特征工程或小规模数据集。ChatGPT 通过在大规模数据集上进行训练，掌握了更广泛的语言知识。这种大规模预训练 followed by 细粒度的任务特定微调（fine-tuning）的方法极大地提高了模型的泛化能力和灵活度。
三、细粒度的语境理解
相较于传统 NLP 技术，ChatGPT 在理解语言的语境方面有显著的提升。它可以基于上下文中的微小差异生成不同的回答，并能处理更复杂的语言模式，例如讽刺、幽默和双关语等。
四、交互性和适应性
交互性 是 ChatGPT 另一个区别于传统 NLP 技术的关键特性。传统模型在交互方面通常较为被动，而 ChatGPT 能够主动参与并维护对话。通过可持续学习的能力，它能根据接收到的反馈优化自己的回应和行为，显著提升了用户体验。
综合来看，ChatGPT 与传统 NLP 技术在核心架构、训练方法、语境理解和交互性方面都有本质的区别。这些差异意味着 ChatGPT 能够在多种复杂的语言处理任务中表现出高度的能力，同时也挑战了人们对于人工智能与自然语言处理的既有认知。
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