要训练自己的ChatGPT模型，需要进行以下几个步骤：
数据收集和处理
收集一定量的聊天语料，可以从社交媒体、公共论坛、问答平台等处获取，目标是得到一个对话过程中的多元语境。同时需要对语料进行去重、清洗、分词等操作，保证模型输入的文本数据是有意义、格式规范且易于处理的。
模型构建
可以使用开源的GPT模型预训练代码作为基础来构建自己的ChatGPT模型。在构建模型的过程中，需要确定的一些参数包括模型的大小、层数、词汇表的大小等。
模型训练
在模型构建完成之后，使用训练数据对模型进行训练。在训练的过程中，可以确定一些参数例如学习率、批量大小等等，以使训练过程更加有效和高效。同时需要注意数据的划分和交叉验证，以确保模型能够泛化到新的输入数据。
模型评估
训练完成后，可以对模型进行评估。主要通过评估测试集的准确率、召回率、F1分数，以及生成的对话内容是否合理、连贯等方面来评估模型的质量。
模型调优
根据评估结果，进行模型调整。可以通过更改参数、增加网络层数、调整优化器等措施来提高模型的性能。
模型部署
最后，部署模型到生产环境中，从而使模型能够应用于实际场景中。此部分需要深入理解具体环境和技术框架，常见的部署方式有Web API、微服务等。
以上是训练自己的ChatGPT模型的完整攻略，希望对您有所帮助。