自从Google在去年推出了自然语言处理模型Bert后，随着深度学习技术的不断发展和不断涌现的新型神经网络结构，人工智能领域的文本生成技术也得到了长足的进步。那么，聊天机器人模型chatGPT又是如何被AI学术大佬们看待的呢?本文将深度讨论chatGPT的定位、背后的影响及未来发展趋势。
chatGPT是OpenAI于2019年12月发布的一种无监督的文本生成模型，利用了大量的语料库进行预训练，在NLP领域的表现已然引起了广泛关注。相较于之前的模型，chatGPT真正做到了“零样本学习”，即在保留已有对话语境的情况下，不借助人为干预就能自行产生流畅、自然的对话内容，这使其在实际应用中具有广泛的可塑性和适用性。
然而，AI学术大佬们对chatGPT的评价并非完全一致。Google AI研究员Yejin Choi认为，chatGPT的成功在很大程度上是基于其强大的预训练模型，但它仍然存在一定的局限性。在许多情况下，chatGPT生成的回复内容仍然显得不够人性化，而且有时候还会产生语义上的漏洞。
与此同时，Facebook AI研究科学家Layla El Asri则认为，chatGPT的成功和可靠性在很大程度上取决于其预训练数据的质量和数量。 chatGPT在已经积累足够的语料库基础上，能够再次进行无监督的预训练，从而进一步提升其对话生成的效果。此外，她认为，未来优化chatGPT 的关键是要更好地考虑上下文语境，以及建立更复杂的对话模型。
不可否认，chatGPT已经在许多领域展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。比如，在客服、语音助手、教育辅导等场景中，chatGPT都可以通过智能化的沟通和解答问题为用户带来实际的便利。未来，对于chatGPT以及其他文本生成模型的研究方向，AI学术大佬将更加注重其可塑性、灵活性和人性化等方面的提升，从而使模型更加适应不同场景的需求。
综上所述，chatGPT虽然具有广泛的前景和潜力，但依然存在一定的局限性。随着深度学习技术的不断发展，chatGPT在未来的发展方向将更加注重对话模型的复杂性和人性化表达等方面的提升。可以预测，文本生成技术在不久的将来将为我们生活带来更多的便利和智能化服务。
