在人工智能领域，自然语言处理是一个被广泛关注的研究方向，其中文本生成技术是其中的一部份。在文本生成的利用中，chatbot技术作为其中的一个重要利用，能够实现智能问答和对话系统等多种利用场景。而在chatbot技术中，GPT模型是被广泛使用的一种模型，在问答系统、情感分析、对话生成等领域都有广泛的利用。但是，GPT模型在生成回答时会存在字数限制，这对一些较为复杂的问题回答是不利的。针对这个问题，chatGPT回答字数限制消除的技术正在逐步成熟。

随着自然语言处理技术的不断发展，GPT模型的生成效果不断提高。同时，也出现了一些针对GPT模型回答字数限制的解决方案。其中一种解决方案是基于Transformer-xl模型的扩大。Transformer-xl模型是基于GPT模型的一种改进版，它主要解决的是短时间记忆和长时间记忆之间的平衡问题。在这类模型的基础上，研究人员结合了自适应梯度算法和多卡并行训练技术，从而实现了对GPT模型回答字数限制的消除。

除以上的基于Transformer-xl模型的扩大方案，还有一些其他的解决方案。例如，可以将GPT模型和另外一个模型结合起来进行训练，通过这类方式加强模型的表达能力，从而实现回答字数限制的消除。同时，通过引入人工智能领域的一些新技术，例如模型紧缩算法、自适应学习算法等，也能够提高模型的表现能力。

总的来讲，chatGPT回答字数限制消除的技术正逐步成熟。通过这类技术，我们可让GPT模型更加智能化，从而实现更加准确的回答和更加丰富的对话。同时，在chatbot技术的利用场景中，也能够更加自由地生成对话，提高用户体验和满意度。随着技术的不断发展，相信chatGPT回答字数限制消除的技术会在未来得到更广泛的利用和发展。