在自然语言生成领域中，最近几年出现了一种新型的预训练模型——“GPT”。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI团队研发的一种用于自然语言生成任务的深度学习模型，它基于Transformer架构，采取了无监督的方式进行预训练。而ChatGPT则是在GPT基础上，结合了中文语料库，进行了更深入的训练和优化。

ChatGPT的出现引发了学术界的广泛关注。一方面，ChatGPT的性能非常优秀，它能够生成与人类语言类似的联贯文本，且可以自动纠正语法毛病。另外一方面，ChatGPT的开源代码使得学术界的研究者可以便捷地使用它进行各种自然语言生成任务的实验和研究。这些特性，让ChatGPT成了自然语言生成领域的研究热门。

事实上，学术界已有很多研究者利用ChatGPT模型进行研究。例如，在文本自动摘要任务上，研究者们利用ChatGPT模型进行摘要文本的生成和评测，证明了ChatGPT在文本自动摘要任务中的优越性。在对话系统方面，一些研究者则利用ChatGPT模型进行对话生成和评测，评估了ChatGPT模型在对话系统中的表现。另外，ChatGPT模型还可以利用于其他自然语言任务，如机器翻译、问答系统等。

虽然ChatGPT模型已被广泛利用于自然语言生成任务中，但是依然存在一些值得研究的问题。例如，在使用ChatGPT模型生成文本时，如果给定的初始条件是不准确的，那末生成的文本也可能会出现毛病。另外，ChatGPT模型在长文本的生成任务上表现其实不理想，这也需要进一步的改进和优化。

ChatGPT模型的出现为自然语言生成领域带来了新的机遇和挑战。在未来，学术界的研究者们将继续探索ChatGPT模型的潜力，并利用它进行更多领域的研究和实验。