ChatGPT模型是一种基于预训练学习的对话生成模型，其在对话生成领域具有很高的效果。在训练出一个ChatGPT模型后，我们可以对其进行微调以适应区别的利用场景。

我们需要明确甚么是微调。在机器学习领域，微调指的是对已训练好的模型进行再次训练，通过在新的数据集上训练，优化原有模型的参数，以适应新的任务。

在ChatGPT模型中，微调可以帮助我们根据特定的利用场景生成更加自然、准确的对话。具体来讲，我们可以通过以下几个步骤进行ChatGPT模型训练的微调：

1. 数据准备：首先需要准备一个与目标利用场景相关的对话数据集。这个数据集可以是从区别来源、区别实验室、区别网站上发掘到的数据，可以是第一步生成的摹拟数据，也能够是人工标注的数据。

2. 模型加载：在准备好数据后，我们需要先加载已训练好的ChatGPT模型，并进行配置。

3. 损失函数选择: 在模型加载以后，我们需要根据具体的情况选择适合的损失函数。一般来讲，我们可以采取交叉熵损失函数或负对数似然损失函数等。

4. 模型微调：在选择好损失函数以后，我们可以进行模型的微调。这个进程中，我们可以通过调剂学习率、调剂训练数据集等方法来优化模型的参数。

5. 模型评估：微调完成后，需要进行模型的评估。我们可使用评估指标，例如BLEU、Perplexity等来评估模型的效果。

需要注意的是，在进行ChatGPT模型的微调时，我们一定要保证训练数据的质量和数量。数据的数量越多，对模型的微调效果越好。同时，区别场景下的对话数据可能会存在一定的异质性，因此需要注意调剂模型的超参数，以优化模型在区别场景下的表现。

综上所述，ChatGPT模型训练的微调是非常重要的一个环节。通过微调，我们可以进一步提高模型的效果，在区别场景下生成更加自然、准确的对话。