ChatGPT是一种基于生成式预训练模型的对话系统，在多轮对话中展示了很高的生成质量和交互能力。ChatGPT可以用于多种对话应用，例如虚拟助手、客服机器人、教育辅助等。
ChatGPT的毕业设计可以有以下几个方向。
第一，改进ChatGPT的生成质量。ChatGPT的生成质量不够稳定，有时会产生一些无意义甚至错误的回答。可以尝试通过不断调整模型架构、改进训练策略等方式来提高生成质量。比如可以引入更多的训练数据、采用更先进的生成模型，或者设计更有效的训练目标函数等。
第二，增强ChatGPT的交互能力。目前ChatGPT的交互能力在一些复杂场景下仍然有限。可以尝试在模型中引入对话策略，使ChatGPT能够更好地理解和回应用户的意图，以及处理多轮对话中的上下文信息。可以探索使用强化学习等方法来训练模型，让其能够根据历史对话来进行合适的回答。
第三，解决ChatGPT的偏见和不当回应问题。ChatGPT在一些情况下会表现出偏见，比如对某些特定群体的态度不公平，或者回答含有冒犯性言论的问题。可以尝试通过引入更多的训练数据、设计合适的训练策略等方法，来减少这些问题的发生。还可以考虑让ChatGPT在生成回答之前，对生成的内容进行过滤和审查，以避免不当回应。
第四，将ChatGPT与特定领域的知识结合。ChatGPT在一些领域的专业知识上存在局限性，无法回答一些特定领域的问题。可以考虑将ChatGPT与特定领域的知识库或专家系统进行结合，以提供更准确和专业的回答。这就需要在ChatGPT中设计相应的接口和逻辑，使其能够与外部知识源进行交互。
在进行ChatGPT毕设时可以选择以上任意一个方向，或者将多个方向结合起来进行研究。毕设的具体实现可以基于已有的ChatGPT模型并进行相应的改进和扩展。实验可以使用公开的对话数据集进行，评估可以通过人工评测、用户调查等方法进行。最终的目标是在生成质量、交互能力、偏见处理等方面取得一定的突破和创新。