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ChatGPT是一种预训练语言模型，由于其强大的自然语言处理能力和基于大范围文本数据的深度学习模型，遭到了广泛的关注和研究。但是，ChatGPT也存在一些不靠谱的问题。
ChatGPT的训练数据源于互联网上的海量文本数据，其中包括了许多不准确、不规范、不严谨的内容。这些数据可能会影响ChatGPT的输出结果，致使其不可靠。例如，当ChatGPT接遭到一段含有毛病信息的文本时，其输出结果也会包括毛病信息，这会对用户带来误导和困惑。
ChatGPT模型缺少对上下文的理解能力。虽然ChatGPT在大范围数据集上进行训练，但其依然没法准确地理解上下文，容易出现歧义和误解。在对话系统中，ChatGPT可能会出现误解用户意图的情况，致使对话不流畅，给用户造成困扰。
第三，ChatGPT模型存在输出不一致的问题。由于其基于几率模型，ChatGPT可能会在区别的时间、区别的输入下输出区别的结果。这对一些需要一致性的利用场景（如自动化客服）来讲是不可接受的。
由于ChatGPT模型的范围庞大，其需要大量的内存和计算资源才能运行。这意味着在移动端等资源受限的装备上，ChatGPT可能没法正常运行，影响用户体验。
综上所述，ChatGPT虽然具有强大的自然语言处理能力，但其也存在不靠谱的问题。在利用ChatGPT时，需要注意其局限性，并选择合适本身需求的模型。另外，ChatGPT也需要进一步的研究和改进，以提高其准确性和可靠性。
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