训练ChatGPT论文指令指的是使用ChatGPT模型进行文本生成训练的具体操作指令。ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）模型，其基于GPT⑵模型进行改进，可以更好地生成对话式文本。

以下是训练ChatGPT论文指令的详细说明：

1. 预处理数据：在训练模型之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗，去除无用数据，转换数据格式等。预处理后的数据需要以文本文件情势保存并放置在指定目录下。

2. 安装依赖：在训练ChatGPT模型之前，需要安装一些必要的依赖项，如TensorFlow、PyTorch等。这些依赖可使用pip命令进行安装。同时，还需要安装ChatGPT的相关库，例如Hugging Face Transformers。

3. 下载和解压模型：在训练ChatGPT模型之前，需要下载和解压训练模型。这个进程可使用Hugging Face Transformers库中的预训练模型，也能够根据需要下载其他训练模型。解压后的模型需要保存在指定目录下。

4. 配置训练参数：在训练ChatGPT模型之前，需要配置训练参数。这包括学习率、最大迭代次数、批次大小等参数。这些参数可以通过命令行参数或配置文件进行设置。

5. 开始训练：完成上述步骤后，可使用命令行指令来开始训练ChatGPT模型。训练进程中，模型会不断地从预处理后的文本数据中学习，并输诞生成的文本。训练时可使用GPU进行加速，以缩短训练时间。

6. 评估和调剂模型：在模型训练完成后，需要评估模型的性能，并根据需要进行模型调剂。模型的评估可使用BLEU、ROUGE等指标来衡量生成文本与目标文本之间的类似度。同时，也能够使用交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。

整体来讲，训练ChatGPT论文指令需要进行一系列繁琐的操作，包括预处理数据、安装依赖、配置参数等，但通过这些步骤可以训练出一个能够更好地生成对话式文本的ChatGPT模型。