【摘 要】
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[目的]简要介绍ChatGPT的主要技术创新，使用9个数据集在4个任务上测评ChatGPT的中文性能，分析ChatGPT潜在的风险以及中国应对策略建议。 [方法] 使用ChnSentiCorp数据集测试ChatGPT和WeLM模型，EPRSTMT数据集测试ChatGPT和ERNIE 3.0 Titan， 发现ChatGPT在情感分析任务上与国产大模型差距不大；使用LCSTS和TTNews数据集测
【基金项目】
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北京市自然科学基金（项目编号：4212026）； 基础加强计划技术领域基金（项目编号：2021-JCJQ-JJ-0059）的研究成果之一；
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[目的]简要介绍ChatGPT的主要技术创新，使用9个数据集在4个任务上测评ChatGPT的中文性能，分析ChatGPT潜在的风险以及中国应对策略建议。 [方法] 使用ChnSentiCorp数据集测试ChatGPT和WeLM模型，EPRSTMT数据集测试ChatGPT和ERNIE 3.0 Titan， 发现ChatGPT在情感分析任务上与国产大模型差距不大；使用LCSTS和TTNews数据集测试ChatGPT和WeLM模型，ChatGPT均优于WeLM；使用CMRC2018和DRCD数据集进行抽取式的机器阅读理解，C3数据集进行常识性的机器阅读理解，发现ERNIE 3.0 Titan在该任务中优于ChatGPT；使用WebQA和CKBQA数据集进行中文闭卷问答测试，发现ChatGPT容易产生事实性错误，与国产模型差距较大。 [结果]ChatGPT在自然语言处理的经典任务上表现较好，在情感分析上具有85%以上的准确率，在闭卷问答上出现事实性错误的概率较高。 [局限]将判别式的任务转为生成式的过程中可能引入评估分数的误差。本文仅在零样本情况下评估ChatGPT，并不清楚其在其他情况下的表现。由于后续版本的迭代更新，ChatGPT评测结果具有一定的时效性。 [结论]ChatGPT很强大但仍然存在一些缺点，研发中国化的大模型应以国家战略需求为导向，并且注意语言模型的风险和局限。
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