1. 引言
如今，随着NLP技术的迅速发展，越来越多的人开始关注这个领域的研究。然而，自从ChatGPT出来以后，我已经被问了N次了：“我们还能研究什么呢？”本文将从多个方面探讨这个问题，并分享一些关于未来NLP研究方向的拙见。
2. GPT系列的完善与优化
尽管现有的GPT系列模型在NLP领域取得了很高的成就，但它仍然存在许多不足之处。例如，模型的训练成本巨大，泛化能力有限，容易产生伪造信息等。作为研究者，我们可以关注这些问题，努力寻找解决方案。虽然只有CloseAI可以修补这些缺陷，但我们前期可以通过GPT系列模型的调研报告的形式让大家更了解GPT系列模型。
3. 复现ChatGPT并发展竞品
尽管ChatGPT的性能已经很强大，但我们仍需要努力掌握其核心技术。正如BERT模型推出后，众多类似的模型如RoBERTa、ALBERT、MacBERT和DeBERTa等不断涌现，我们同样需要在ChatGPT的基础上发展出更多的竞品。这将有助于推动整个领域的进步，促使NLP技术在不断竞争中变得更加完善。
4. 转变观念，探索AI的真正价值
随着技术的发展，我们的研究重点也在不断变化。在word2vec出现后，我们不再注重特征提取；在BERT问世后，我们不再专注于设计网络架构；而在ChatGPT诞生后，我们或许不再关注设计任务模式。我们的目标始终是提高解决问题的效率。当我们基本实现了从数据到人的信息传递，我们需要思考如何更好地实现这一过程，同时也要探讨AI真正能为我们带来什么价值。
5. 跨领域合作与创新
AI领域不仅仅包括ChatGPT，NLP领域也不仅仅局限于ChatGPT。仍有许多其他问题需要我们去解决。因此，我们可以关注其他NLP领域的研究。此外，我们还可以尝试跨领域的合作与创新，例如与计算机视觉、语音识别、生物信息学等领域进行融合，开发出更具实用价值的AI应用。
6. 小结
一个有趣的事实是，如果我们回顾最早期关于人工智能的文献，我们会发现，即使在ChatGPT问世之后，我们离人类最初设想的AI仍然有很长的距离。这意味着，我们仍然需要付出更多的努力，不断探索与创新，以实现人工智能的潜在价值。
我们研究AI不仅仅是为了研究而研究，而是真正的希望我们创造的AI能够帮助我们自己，认识这个世界。