Auto-GPT与ChatGPT是基于GPT模型的两种变体，它们在目标、数据集、超参数设置和开发者等方面存在一些本质的区别。Auto-GPT旨在通过自动化搜索算法寻找最优的预训练神经网络结构，以提高语言建模任务的性能。而ChatGPT则专注于聊天场景，通过微调来生成更加自然流畅的对话。Auto-GPT使用大量的通用文本语料库进行预训练，而ChatGPT则使用专门针对聊天对话收集的语料库进行微调训练。此外，Auto-GPT需要更多的计算资源和时间来进行训练，因为它使用了较大的模型规模和复杂的搜索算法。而ChatGPT的模型规模相对较小，可以在一般的计算机上进行训练。另外，Auto-GPT是由社区开发的Python包，而ChatGPT是OpenAI开发的神经网络模型。总而言之，根据具体需求选择合适的模型时，需要考虑应用场景、数据集、训练方法和超参数等因素。