利弊

使用GPT（生成式预训练模型）聊天有以下一些利弊：

优势：

1. 自然语言处理能力：GPT在多种任务中取得了相当好的效果，包括对话系统，它可以理解自然语言输入并生成合乎逻辑和上下文的回应。

2. 灵活性：GPT可以进行端到端学习，这意味着它不需要针对特定任务进行额外的工程或预定义规则，只需提供相关数据，模型就可直接从原始文本中学习。

3. 模型更新和改进：由于大量人们正在使用GPT来完成各种任务，其模型会经常获得更新和改进，用户无需手动调整或重新训练模型即可受益于这些改进。

劣势：

1. 信息准确度问题：尽管GPT在生成回应时通常具备逻辑性和连贯性，但它也会出现错误、敏感或误导性的回答，尤其是当面临缺少明确上下文的情况时，输出结果可能存在误判甚至欺骗行为。

2. 缺少常识知识：由于是通过大规模文本数据进行训练，并没有真正理解所处理问题背后隐藏的概念、思想等抽象概念，这使得模型在某些情况下难以回答和理解问题，尤其是对于关于常识的问答或追问。

3. 倾向性：GPT可能受到训练数据偏差影响，而对某些敏感话题产生不适当、歧视或有偏见的回应，这会增加信息传播中出现错误或负面结果的风险。