自己训练ChatGPT是一项让人工智能（AI）机器人具有更高水平的交换能力的技术。ChatGPT（GPT：Generative Pre-training Transformer）是由OpenAI公司开发的一种强大的自然语言处理（NLP）框架，可使机器人像人类一样进行文字交换。

自己训练ChatGPT的进程包括了以下步骤：

1. 数据搜集

数据是训练机器人的关键，可以从多个来源搜集数据，例如社交媒体、聊天利用程序、网站论坛等。所有数据都一定要清洁，无垃圾和可靠。

2. 数据清洗

数据清洗是一项非常重要的工作，可以帮助剔除没必要要的数据，将数据格式标准化，并清除不完全或破坏的数据。清算数据可以确保模型训练的准确性。

3. 数据预处理

在数据预处理阶段，可使用机器学习（ML）算法对数据进行处理，例如词袋模型、TF-IDF算法等。这些算法可以将数据转换为向量格式以进行更好的处理。

4. 模型训练

在训练模型之前，需要选择适当的算法和超参数进行调剂。超参数可以控制模型的性能和准确性。有时，使用GPU加速训练可以更快地训练模型，并提高学习效力。

5. 模型评估

模型评估是确保模型准确性的重要步骤。可使用各种指标来评估模型的性能、精确度和召回率。

6. 模型利用

在模型训练和评估以后，可以将模型利用于各种场景中。ChatGPT可以用于聊天机器人、客服机器人、问答系统等。

自己训练ChatGPT的好处是可以自定义模型，以满足具体的业务需求，并且可以提供更好的控制和灵活性。但是，需要大量的数据和技术知识才能成功训练一个高性能的ChatGPT模型。