ChatGPT对NLP（自然语言处理）的冲击主要体现在以下几个方面：

模型大一统的可行性：ChatGPT印证了使用一个大型模型来解决多个不同的NLP任务的可行性。这意味着未来的NLP从业者可能需要更多地关注如何训练和优化这类大型模型，而不是针对特定任务开发专用模型。

任务整合和协同：随着模型大一统思想的普及，NLP从业者需要掌握更多的任务，以便更好地理解和解决不同的NLP问题。这将要求他们具备更广泛的知识和技能，以应对各种复杂的NLP场景。

数据集整合和管理：训练大型模型需要大量的数据，因此NLP从业者需要整合和管理多个数据集，以便更好地训练和优化模型。这将涉及到数据清洗、标注、增强等一系列工作，对数据处理能力提出了更高的要求。

模型应用和评估：随着多个NLP任务被整合到一个模型中，NLP从业者需要了解如何应用和评估这些模型在不同任务上的表现。这将要求他们具备更深入的模型理解和评估能力，以便准确地衡量模型的性能并作出相应的改进。

ChatGPT对NLP的冲击主要体现在对从业者技能要求、数据处理、模型理解和评估等方面的挑战。然而，这些挑战同时也为NLP领域带来了新的机遇和发展空间，有望推动NLP技术的进一步创新和进步。

对于NLP研究者和垂直领域的工作者，ChatGPT等大型语言模型（LLM）可能会对他们的研究和工作产生较大影响。因为通用LLM方法可能会让垂直领域的细分/长尾问题上的增量改进变得困难，一些问题可能被LLM直接解决，导致研究者的工作价值受到挑战。然而，这也意味着未来NLP技术的发展趋势可能会更加注重构建更大规模、更强能力的LLM模型，并通过增加预训练数据的多样性来涵盖越来越多的领域。