ChatGPT能否理解上下文並維持對話流程？

ChatGPT已經接受了各種文本的訓練，包括對話上下文，這使得它能夠在一定程度上理解對話的上下文。然而，值得注意的是，雖然ChatGPT可以理解並產生與給定上下文相關的文本，但它無法像人類那樣真正理解上下文。

就維護對話流而言， ChatGPT可以在一定程度上維護對話流，但需要注意的是，它維護一致的對話流的能力是有限的。

該模型使用各種技術（例如歷史追蹤和關鍵字提取）來理解對話的上下文。

然而，它仍然是一個機器學習模型，因此，如果它不理解上下文或遇到在訓練過程中沒有見過的新訊息，它可能會提供不一致的答案或偏離對話流。

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正面的一面

ChatGPT使用多種技術來理解對話的上下文，包括歷史記錄追蹤、關鍵字提取、預先訓練的上下文表示和微調。

• 歷史記錄追蹤允許模型追蹤對話中先前的問題和答案，幫助它產生相關的回應。
• 關鍵字提取有助於確定對話的主題，而預先訓練的上下文表示使模型能夠更廣泛地理解對話上下文中單字、短語和句子之間的關係。
• 微調進一步提高了模型對特定會話領域的理解。

不足之處

雖然ChatGPT可以理解並產生與給定上下文相關的文本，但它並不能像人類那樣真正理解上下文。

例如，如先前的實驗所示，當被問及 1978 年和 1986 年世界盃冠軍時， ChatGPT提供了不一致的答案。

這凸顯了模型對情境理解的局限性，並強調在對話脈絡中使用ChatGPT時需要謹慎。

儘管ChatGPT在理解上下文和維護對話流方面可能存在局限性，但它確實有能力以相關方式理解和回應。

這在一項實驗中得到了證明， ChatGPT被要求教授“英國文學”，它提供了一個很好解釋的答案。

在上述實驗之後，當我們輸入另一個提示「繼續」時， ChatGPT透過提供如下螢幕截圖所示的相關回應來展示對上下文和對話流程的理解。

這進一步凸顯了ChatGPT在理解上下文和維護對話流程方面的能力。