未来的研究应着重于优化每个模型，以增强其在专业应用中的有效性。对于chatgpt，整合数据检索机制将是有益的，使模型能够访问实时信息。这可能涉及开发混合体系结构，将模型的预培训知识与上下文搜索功能相结合。此外，在域 - 特定数据集（例如医学，法律或极端主义内容分析的数据集）上进行了微调CHATGPT将显着提高其针对特定任务的准确性。开发算法以更好地分析掩盖的文本，利用深层上下文分析的方法来发现细微的含义，也是必不可少的。为了改善长期处理的处理，应扩展模型的上下文窗口，并应实现将文本分割为块中的文本的机制。