ChatGPT综述框架是一种针对大范围文本综述的生成模型，它采取了基于语言模型的预训练技术，并利用掩码语言模型、自回归语言模型和多任务学习等方法进行文本生成。其主要特点是具有优秀的生成效果和高度的可扩大性，能够应对区别领域和区别类型的综述任务。

ChatGPT综述框架的核心模型是Transformer模型，该模型采取了自注意力机制，能够学习输入序列中各个位置的依赖关系和重要性，从而更好地处理长文本。在此基础上，ChatGPT综述框架引入了掩码语言模型和自回归语言模型两种生成方式。

掩码语言模型是一种无条件生成方式，它通过将部份输入词进行掩码，然后预测被掩码的词，从而生成一段新的文本。这类方式下无需输入任何细节信息，只需要利用模型已学习到的语言知识就能够完成生成任务。

自回归语言模型是一种有条件生成方式，它在生成每一个词时都会斟酌前面已生成的词，从而生成符合上下文语境的新文本。这类方式下需要输入一些细节信息，比照实体的属性、关系等，从而生成更加准确的综述结果。

ChatGPT综述框架还采取了多任务学习的方法，将区别类型的综述任务作为区别的子任务，共同训练一个综述模型。这样可以充分利用数据的复杂度和信息量，提高综述模型的泛化能力和效果。

除此以外，ChatGPT综述框架还具有高度的可扩大性，可以通过增加区别的细节信息和额外的任务，提高综述模型的效果。同时，它还支持基于聚类的综述方式和基于关键词的综述方式，可以根据区别的需求选择区别的综述方法。

总的来讲，ChatGPT综述框架是一种强大的综述模型，能够高效地处理大范围文本综述任务。它具有优秀的生成效果和可扩大性，是当前综述领域的一项重要研究成果。

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