ChatGPT是一种人工智能开发的对话生成模型，基于大规模的训练数据，可以生成有逻辑、连贯性的对话内容。即使经过了精心的训练，ChatGPT仍然存在一些使用上的问题，如生成不准确的回答、缺乏常识、倾向于躲避回答敏感问题等。在这种情况下，可以采取以下方法处理ChatGPT不好用的问题：
1. 理解ChatGPT的局限性：ChatGPT是基于先前经验进行模型训练，无法理解上下文的深层含义，也无法进行实时的推理和推断。需要认识到它的局限性并对其输出结果保持适度的怀疑。
2. 准备充足的训练数据：ChatGPT的训练结果与其所使用的数据集密切相关。如果ChatGPT不够好用，可以考虑增加训练数据的数量和质量，以提高模型的性能。可以收集更多的对话数据并对其进行筛选和清理，确保数据的准确性和多样性。
3. 实施后期微调：通过后期微调，可以对ChatGPT进行模型参数调整，从而提高其生成对话的准确性和连贯性。可以针对不同的应用场景和特定任务，设计合适的微调策略并使用领域专家的知识进行指导和优化。
4. 引入用户反馈机制：在ChatGPT的使用过程中，可以引入用户反馈机制，即用户对ChatGPT生成的回答进行评价和纠正。通过收集用户的反馈，可以不断改进和优化模型，提高其回答的准确性和质量。
5. 结合规则和逻辑引擎：ChatGPT在生成对话时可能存在一些不连贯、不合理的结果。在这种情况下，可以结合规则和逻辑引擎，对ChatGPT生成的回答进行过滤和修正。通过引入规则和逻辑引擎，可以对ChatGPT的输出结果进行后处理，提高其生成对话的准确性和可靠性。
6. 集成其他NLP模型：ChatGPT是一种对话生成模型，但不同的NLP模型可能在不同的任务上有不同的表现。如果ChatGPT不能满足特定任务的需求，可以尝试集成其他NLP模型，如问答模型、检索模型等，以提供更准确和有效的回答。
尽管ChatGPT可能存在一些不足之处，但通过理解其局限性、增加训练数据、微调模型、引入用户反馈机制、结合规则和逻辑引擎、集成其他NLP模型等方法，都有助于改善ChatGPT的使用体验并提高其在对话生成任务中的性能。