训练自己的ChatGPT模型需要以下几个步骤：
数据准备：准备足够的对话语料数据，并对其进行清洗，去除无效数据以及标点符号等。
搭建模型：选择一个合适的预训练模型，并在此基础上进行fine-tuning。常用的预训练模型包括GPT-2、GPT-3等等。可使用Hugging Face等PyTorch库封装的接口，直接调用这些预训练模型。同时，需定义好模型的超参数（如学习率、batch size等等）。
数据处理：将准备好的对话语料数据转化为神经网络语言模型可以处理的数据形式。通常是将每个句子拆分成单词，并将其转化为词向量表示。同时，需要对数据进行分组并标注，例如给每个句子标注“问题”和“答案”的类别。
模型训练：使用转化后的数据，在搭建好的模型上进行训练。采用反向传播算法，不断更新模型的权重参数。如果数据集较大，可以采用分布式训练的方式，提高训练速度和效率。
模型评估：评估模型的表现，通常使用评价指标包括困惑度（perplexity）、BLEU指标等。可以通过针对性的测试数据、人工对话测试、召回率等多个方面，对模型性能进行评估和调整。
模型优化：视情况进行模型的优化操作，例如调整模型超参数、修改网络结构、重新数据处理等等。
模型保存与使用：训练完成后，将训练好的模型保存起来，以备后续使用。同时，可使用训练好的模型进行即时聊天的测试。
需要注意的是，训练自己的ChatGPT模型需要一定的计算机资源和时间。对于初学者，建议先从小规模的数据和模型开始尝试，并逐渐扩大规模。同时，还要注意保护个人和用户数据的隐私信息，避免出现不必要的泄露风险。
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