人工智能（AI）是当今科技领域最热门和最具前景的方向之一。在AI领域，有一个重要的分支叫作自然语言处理（NLP），它是指让机器能够理解和生成人类语言的技术。NLP涉及到很多应用场景，如搜索引擎、智能助理、机器翻译、语音识别等。
近年来，随着深度学习和大数据的发展，NLP也取得了巨大的进步。其中一个重要的里程碑是生成式预训练语言模型（Generative Pre-trained Language Model），简称GPT。GPT是由美国OpenAI团队于2018年提出的一种新型NLP模型，它可以利用海量无标注文本数据进行自我学习，并根据任意给定的输入生成连贯和有意义的输出。GPT在很多NLP任务上都表现出惊人的效果，如阅读理解、摘要生成、对话系统等。
但是，GPT也存在一些局限性。首先，GPT只能使用英语作为输入和输出语言，而不能适应其他语言和方言。其次，GPT缺乏对常识知识和领域知识的理解和运用能力，导致其在某些场景下产生不合理或错误的输出。最后，GPT也难以控制其输出风格和内容，在某些情况下可能会产生不符合用户期望或不符合社会道德规范