近年来，随着虚拟助手、聊天机器人和其他人工智能通信工具的兴起，会话AI已成为越来越重要的领域。支持这些系统的关键技术之一是大规模预训练语言模型，在自然语言处理任务中取得了显著的成功。在投稿发表中，我们介绍了ChatGPT，这是一个在大量会话数据上预训练的新型语言模型。投稿发表评估了ChatGPT在几个下游任务上的表现，包括聊天机器人响应生成和对话状态跟踪，并展示了其最先进的性能。此外，我们还探索了在较小数据集上微调ChatGPT的有效性，证明它可以在比传统模型更少的训练数据的情况下实现竞争性的结果。我们的结果表明，ChatGPT有潜力显著提高会话AI系统的性能。

会话AI是一个快速增长的领域，有潜力改变我们生活的许多方面，从客户服务到医疗保健到娱乐。构建有效的会话AI系统面临的关键挑战之一是自然语言理解，它需要解释和生成类似于人类的语言。最近，如GPT-3等大规模预训练语言模型在广泛的自然语言处理任务中表现出了显著的成功，包括文本完成、摘要和翻译。然而，这些模型并没有专门为会话设置而设计，其中存在特殊的挑战，例如处理上下文并在长时间对话中保持连贯性。

在投稿发表中，我们提出了ChatGPT，这是一个专门为会话AI设计的大规模预训练语言模型。ChatGPT是在大量会话数据，包括聊天记录、社交媒体帖子和客户服务交互中进行训练的。我们使用了类似于GPT-3的变压器架构，但进行了几个修改，以提高其在会话任务上的性能。具体来说，我们增加了一个存储和检索前面回合信息的记忆模块，并在一组会话基准测试上微调模型，以提高其对新环境的泛化能力。

我们在几个会话任务上评估了ChatGPT，包括聊天机器人响应生成、对话状态跟踪和情感分析。在所有任务中，ChatGPT优于现有模型，并实现了最先进的结果。此外，我们还展示了在较小数据集上微调ChatGPT可以进一步提高其性能，使其成为现实世界会话AI应用的实用选择。

投稿发表介绍了ChatGPT，一个专门为会话AI设计的大规模预训练语言模型。我们展示了其在几个会话任务上的最先进性能，并证明在较小数据集上微调ChatGPT可以进一步提高其性能。我们相信ChatGPT有潜力显著提高会话AI系统的质量，并在医疗保健、教育和娱乐等领域开启新的应用。我们希望我们的工作能够激发这个令人兴奋的领域的进一步研究。