盘古大模型和chatgpt都是自然语言处理领域的重要研究成果，但它们之间存在一些显著的区分。本文将从模型的架构、训练数据、性能等角度对这两个模型进行比较。

一、模型架构

盘古大模型（PanGu-α）是由华为Noah's Ark实验室研发的预训练模型，采取了Transformers的架构，模型参数量高达2.6亿。它的特点是可以对中文进行完全的处理，包括辞汇切分、词性标注、命名实体辨认等多个任务。而且，它能够处理更长的文本序列，最大长度可以到达2048个汉字。

ChatGPT是由国内AI公司本日头条研发的模型，一样采取了Transformers的架构。但与盘古大模型区别的是，ChatGPT更加专注于对话系统，可以摹拟出人类的对话方式，并且能够处理更加复杂和灵活的对话场景。ChatGPT2相对ChatGPT，参数量更大（14亿左右），并且能够更好地处理长文本序列和多轮对话。

二、训练数据

盘古大模型使用了大量的中文文本作为训练数据，这些文本包括了百度百科、新闻语料、小说、电影、法律等多个领域。在训练进程中，模型通过自监督学习的方式，对文本序列进行建模和预测。

ChatGPT的训练数据则主要来自于多个开放域对话语料库，其中包括了知名的Cornell Movie-Dialogs Corpus、OpenSubtitles、Douban Conversation Corpus等。通过这些对话数据，ChatGPT能够学习到人类对话的规律和模式，并且能够产生更加自然的回答。

三、性能表现

盘古大模型在多个NLP任务上都表现出了出色的性能。例如，在中文问答系统上，它能够获得超过97%的准确率，乃至比人类专家还要高。在文本分类、文本生成、机器翻译等任务上，盘古大模型也一样表现出了使人冷艳的成绩。

ChatGPT则主要利用于对话系统领域。通过与人类的对话测试，ChatGPT的表现已逐步接近乃至超出了人类。而且，它还可以进行多轮对话，包括开放域对话和特定领域对话。

四、利用场景

盘古大模型和ChatGPT都有广泛的利用场景。盘古大模型可以用于自然语言理解、文本分类、问答系统、机器翻译、情感分析等多个领域。而ChatGPT则主要利用于对话系统、智能客服、聊天机器人等场景。

盘古大模型和ChatGPT都是自然语言处理领域的杰出研究成果，它们的利用前景非常广阔，也是当前人工智能领域的热门研究方向。不管是在模型架构、训练数据或者性能表现方面，这两个模型都各有长处，应当根据具体场景的需求来选择适合的模型。