ChatGPT是一个基于Transformer技术的人工智能对话模型，它可以与用户进行自然语言交互。ChatGPT的英文全称为“Conversational Hugging Face Transfer-Generative Pre-trained Transformer”，是由Hugging Face公司研发。Hugging Face是一家人工智能开发公司，致力于创建最早进的自然语言处理模型。

ChatGPT模型的训练需要大量的数据和计算资源。通常情况下，需要使用预训练模型进行微调，才能得到一个满足特定需求的对话模型。但如果我们想要自己搭建ChatGPT模型，需要掌握以下因素有哪些的知识。

第一，需要掌握自然语言处理的知识。自然语言处理是一项研究如何使计算性能够理解、分析和生成自然语言的技术。这个领域的基础知识包括自然语言的语言学、语义学、句法学等方面。

第二，需要掌握深度学习和神经网络的知识。ChatGPT模型是基于Transformer技术的，而Transformer是一种基于神经网络的深度学习模型。因此，需要掌握深度学习、神经网络的相关知识，和掌握怎样使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型的搭建和训练。

第三，需要掌握数据处理和训练技能。为了训练一个高质量的ChatGPT模型，需要使用大量的数据。这些数据需要进行清洗、处理、标注等工作，才能用于模型的训练。同时，需要掌握怎样使用数据集进行模型的训练、微调和评估，和怎么优化模型的超参数，提高模型的准确率和效力。

第四，需要了解对话系统的设计和构建。ChatGPT模型本身只是对话系统中的一个组件，对话系统的设计和构建还需要斟酌如何进行对话管理、对话状态跟踪、对话流程控制等方面的问题。对这些问题，可使用现成的对话管理框架，比如Rasa、Botpress等。

总的来讲，搭建ChatGPT模型需要掌握自然语言处理、深度学习和神经网络、数据处理和训练技能和对话系统的设计和构建等方面的知识。同时，需要有足够的计算资源和数据集，和熟练使用相关的开发工具和框架。