ChatGPD和ChatGPT是当前流行的自然语言处理模型，它们都在聊天机器人任务上取得了显著的成就。然而，它们之间存在一些关键的区别。 ChatGPD是一种基于生成概率的对话模型，而ChatGPT则是一种使用生成式预训练的对话模型。
ChatGPD的训练数据是从大量对话中生成的，包含了对话的结构和顺序信息。这种训练数据使得ChatGPD对对话的连贯性和上下文有很好的理解。相比之下，ChatGPT的训练数据是从互联网收集的大规模无结构文本中生成的，缺乏对话的特定结构和语义顺序。
ChatGPD生成回应时采用概率分布，它可以为每个对话候选回应分配不同的概率，然后从中选择最优的回应。这种生成策略使得ChatGPD更具多样性，但也可能导致一些不够准确的回应。相比之下，ChatGPT使用固定的策略生成回应，更注重语义的连贯性和准确性。
由于ChatGPD对多样性的处理更好，在和用户进行闲聊时往往能够提供更具吸引力和趣味性的回应。ChatGPT在处理任务驱动型对话时表现更佳，能够根据用户输入提供准确的问题回答和指导建议。
由于训练数据和生成策略的不同，ChatGPD相对于ChatGPT来说有更小的模型体积，同时在一些对话场景中也能够获得较高的性能。ChatGPT在处理一些复杂对话和语义理解任务时拥有更大的优势，但也需要更多的计算资源来支持高质量的生成。
