这些模型从大量输入数据中学习模式、结构或 新加坡 号码 特征，并可以使用这种学习来创建与其训练数据相似但不同的内容。 是生成式 模型的一个示例。它旨在生成文本序列。经过对大量互联网文本数据的训练，它学会了预测句子中的下一个单词，从而能够对请求生成连贯且上下文相关的响应。
支持的聊天机器人由人工智能 驱动的聊天机器人（例如 ）通常比传统的基于规则的聊天机器人更加复杂和强大。以下是一些主要区别：
理解上下文：基于 的聊天机器人可以更好地理解对话的上下文，从而使它们能够提供更相关的响应。另一方面，传统的聊天机器人倾向于遵循预先建立的脚本，并且当对话脱离脚本时可能会失败。
人利用先进的自然语言处理 功能来理解和生成人类语言。他们可以更好地理解语言的细微差别，包括习语、隐喻和俚语，而基于规则的聊天机器人则可以处理简单查询之外的任何问题。
学习能力：由机器学习模型支持的聊天机器人可以从过去的交互中学习，并且随着时间的推移，可以提高其性能。传统的聊天机器人不具备这种学习能力；他们的响应仅限于开发人员最初建立的规则和脚本。
