在自然语言处理领域，图灵测试一直是人工智能领域的一大里程碑。ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种最新的自然语言处理模型，它被广泛利用于文本生成、对话系统和机器翻译等领域。

那末，能否自己训练ChatGPT呢？答案是肯定的。下面我们来看看如何训练ChatGPT。

我们需要准备语料库。语料库可以是从互联网上爬取的大量文本数据或是自己搜集的特定领域文本。这些文本数据需要进行一定的预处理，比如去掉标点符号、特殊字符、停用词等。在处理语料库的同时，需要斟酌将数据转换为模型所需的格式。

接着，我们需要选择适合的模型。ChatGPT采取了基于Transformer的模型结构，因此我们需要对这个模型有一定的了解。如果对模型结构不是很熟习，可以选择在已训练好的模型上进行微调，而不是从头开始训练模型。

然后，我们需要选择适合的训练参数。训练参数的设置是决定模型性能的关键因素之一。在选择训练参数时需要斟酌训练数据的范围、模型的复杂度、训练的时间和计算资源等因素。通常情况下，我们会采取散布式训练的方式来加速训练并提高模型的性能。

我们需要进行模型评估和优化。在训练进程中，我们需要延续监测模型的性能并进行调剂。比如，我们可以通过计算困惑度、BLEU指标等方式来评估模型的性能，并根据评估结果进行参数调剂和模型优化。

总结一下，训练ChatGPT需要准备语料库、选择适合的模型、设置训练参数和进行模型评估和优化等步骤。虽然这个进程比较复杂，但是通过训练ChatGPT，我们可以得到一个高质量的自然语言处理模型，从而为文本生成、对话系统和机器翻译等领域的利用提供支持。