上文提到了，GPT模型可以在大范围语言模型任务中展现出强大的表现力，因此我们将尝试利用ChatGPT模型来训练它写出鲁迅风格的文章。

我们需要准备训练数据。鲁迅的文学作品是中国现代文化中的重要组成部份，因此我们可以从他的小说、散文、诗歌等作品中挑选出一些片断作为我们的训练数据。同时，我们也需要匹配一个对应的鲁迅的文学风格的语言模型，以便聚焦于鲁迅的风格特点。在这个进程中，我们可使用一些NLP工具来帮助我们进行自动化的挑选和匹配。

接下来是数据预处理，我们需要对文本进行一些必要的预处理操作。比如分词、去除停用词、进行词向量化等。这些操作都是为了让模型更好地理解文本，并在未知的文本中进行自然的表达。

然后就是模型的训练进程。我们可使用Pytorch等深度学习框架来搭建ChatGPT模型，并将预处理后的鲁迅文本输入模型中进行训练。模型的训练进程需要注意的是模型的超参数的调剂，包括学习率、Batch Size和Epoch等等。这些超参数的设置将直接影响到模型的训练效果，因此需要耐心肠进行实验和调剂。

是模型的评估和调优。我们可使用一些经常使用的NLP评价指标，比如困惑度（Perplexity）、BLEU、ROUGE等等，来评估ChatGPT模型生成的文章与鲁迅文本的类似度和自然程度。如果需要进一步提升模型的表现，我们还可使用一些技能，比如Fine-tuning、Beam Search、Top-p/K Sampling等等。

在这个进程中，我们需要时刻关注模型的表现，其实不断地进行优化和调剂，才能够得到一个更加准确、自然的鲁迅风格的文章生成模型。

总的来讲，训练ChatGPT写鲁迅这个任务对我们深入了解自然语言处理和深度学习领域都是非常有益的。同时，这也是一项具有挑战性和实用性的任务，有着广泛的利用前景。

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