ChatGPT是一个基于自然语言处理技术的智能问答系统，其模型训练进程是通过大范围语料库的训练，从而使机器能够理解并回答人类的自然语言问题。

1. 数据准备：为了训练ChatGPT模型，需要获得大量的文本语料，包括新闻、社交媒体、电子邮件、历史对话记录等。这些语料需要进行必要的清算和预处理，例如去重、标记化、分词、词性标注等，以便于机器能够对其进行有效的学习。

2. 模型选择：ChatGPT采取了基于Transformer的神经网络架构，这类架构在自然语言处理任务中表现优良，如机器翻译、语言生成等。训练ChatGPT需要选择适合的超参数，例如网络层数、隐藏单元数、学习率等。

3. 训练进程：ChatGPT的训练进程可以分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段是通过大范围语料库的自监督学习，让模型自己学习文本的特点，并生成新的文本。微调阶段是在预训练模型的基础上，通过有监督学习的方式进行微调，例如问答任务、聊天机器人等。

4. 模型评估：模型训练完成后，需要对其进行评估。评估方式有很多种，例如：BLEU、ROUGE、PPL等指标。同时也需要对ChatGPT进行人工测试，检查其在回答各种类型的自然语言问题时的准确性和流畅性。

5. 模型优化：根据评估结果和人工测试情况，对ChatGPT进行优化，以便于提升其准确性和流畅性。优化方式包括调剂超参数、进行数据增强、修正毛病等。

ChatGPT的模型训练是一个非常耗费时间和计算资源的进程，但是通过这个进程，ChatGPT可以用自动化的方式对各种类型的自然语言问题进行回答，大大提高了人们的工作效力和生活质量。