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理解ChatGPT本身依赖于爬虫进行数据投喂、依靠关键词生成数据结果，并且还没有形成自己的思想和逻辑的观点，可以从以下几个方面进行：
数据投喂和训练： ChatGPT的训练需要大量的文本数据作为输入，这些数据通常通过爬虫等方式从互联网上收集而来。这些数据被用于模型的预训练，帮助模型学习自然语言的统计规律和语义关系。
关键词生成数据结果： ChatGPT在生成文本时，可能会受到输入文本中的关键词或上下文的影响，导致生成的结果偏向于输入的关键词或主题。这种情况下，生成的文本可能缺乏逻辑连贯性，无法完全符合人类的思维逻辑。
缺乏自主思考和逻辑： 目前的ChatGPT模型虽然在生成文本方面表现出色，但它并不具备自主思考和逻辑推理的能力。它所生成的文本仅仅是对输入文本的统计学习，缺乏真正的理解和推理能力。
需要更多的模型改进和研究： 要使ChatGPT等自然语言处理模型更接近真正的人工智能，还需要进行更多的模型改进和研究。这包括改进模型的语言理解能力、推理能力、情感理解能力等，以使模型能够更好地模拟人类的思维和逻辑过程。
综上所述，虽然ChatGPT等模型在自然语言生成方面取得了显著进展，但它们仍然存在一些局限性，包括对数据的依赖性、生成结果的局限性以及缺乏自主思考和逻辑推理能力等。要使这些模型更接近真正的人工智能，还需要进一步的研究和改进。
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