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“chatgpt文章写不完就断了”这个问题，主要是由于GPT模型（Generative Pre-training Transformer）的生成能力有限所致使的。
GPT模型是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，它能够自动生成联贯的文本。但是，由于GPT模型在生成文本时需要斟酌前文的上下文，而且需要不断地生成新的文本，这就致使了其生成能力的限制。
在实际利用中，如果我们给定一个主题，比如“人工智能”，然后要求GPT模型生成与此相关的文章，那末GPT模型可能会不断地生成新的文章段落，但是由于其生成能力的限制，这些文章段落可能会出现重复，或没有逻辑关联，从而造成文章没法写完的情况。
另外，GPT模型在生成文本时也容易出现一些语法毛病或不公道的表达方式，这也会影响文章的质量。
解决这个问题的办法是，我们可使用更加复杂的自然语言处理模型，比如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它不但能够生成文本，还可以够理解文本的意思，从而生成一些更加联贯、公道的文章。另外，我们也能够通过对GPT模型进行细致的调参和优化，以提高其生成能力，从而避免文章写不完的情况的产生。
“chatgpt文章写不完就断了”这个问题主要是由于GPT模型的生成能力有限所致使的，我们需要通过一些方法来解决这个问题。
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