chatgpt和其他聊天机器人的不同主要体现在以下几个方面：
1. 模型架构不同
聊天机器人的模型架构有很多种，其中最常见的是基于规则和基于统计的机器学习模型。而chatgpt是基于深度学习的模型，使用了Transformer架构，这种架构可以处理长文本，同时具有较好的并行计算能力。相比于基于规则的模型，chatgpt可以更好地处理复杂的自然语言，同时可以进行端到端的训练，避免了手工设计规则的繁琐过程。
2. 训练数据不同
聊天机器人的训练数据来源也有很多种，其中最常见的是人工标注的数据集和从互联网上爬取的数据。而chatgpt使用的是大规模的未标注数据，这些数据来自于互联网上的文本，如维基百科、新闻、社交媒体等。通过大规模的数据训练，chatgpt可以更好地理解自然语言的规律，同时可以避免过度拟合的问题。
3. 多领域适用性
聊天机器人的应用场景有很多种，如客服、智能助手、问答系统等。不同的应用场景需要不同的模型和数据。而chatgpt是一种通用的模型，可以适用于多种不同的应用场景，同时可以进行个性化定制，以满足特定的需求。
4. 多轮对话能力
聊天机器人的多轮对话能力是衡量其性能的重要指标之一。而chatgpt可以进行多轮对话，可以记忆之前的对话内容，并根据上下文进行回答。相比于单轮对话的模型，chatgpt可以更好地模拟人类的对话行为，使得对话更加自然流畅。
5. 自适应能力
聊天机器人需要不断地进行模型更新和优化，以保持其性能的稳定和提高。而chatgpt具有自适应的能力，可以根据新的数据和反馈进行模型更新和优化。这种能力可以使chatgpt更好地适应不同的应用场景和用户需求。