在现代科技发达的时期，ChatGPT无疑是一个最为优秀的人工智能模型。CHAT GPT是一个使用自然语言处理技术作为核心的人工智能模型，它通过深度学习算法，可以完善地摹拟人类的语言和思惟方式，使得机器可以像普通人一样进行自然语言的交换和对话。

但是，ChatGPT最初是基于英语语言而开发的，那末该怎么将其调剂为可以支持中文语言的模型呢？

我们需要明确一个问题：ChatGPT本身其实不支持中文语言。所以，我们需要进行一系列的调剂和改进才能使得ChatGPT能够支持中文语言。下面我们来看看具体的操作流程。

1. 数据处理

数据处理是将原始数据进行清洗、转换、预处理的进程。对中文数据而言，我们需要先将中文语言转换为Unicode编码，并进行Tokenize处理将中文字符切分成一个一个的独立的词语。

2. 中文分词

中文分词是处理中文语言数据的重要步骤。在将中文数据用于ChatGPT的训练之前，需要先将其进行中文分词，将全部文本拆分成多个词语，以便数据的处理和训练。

3. 建立中文语料库

建立中文语料库是训练中文ChatGPT的重要基础。大量的中文语言数据需要被搜集、整理、挑选，以建立起完全的中文语料库。现在，已有很多中文语料库可以供我们使用，如搜狗输入法提供的语料库、THUCTC提供的语料库等。

4. 中文训练模型

在完成中文分词和建立中文语料库以后，我们就能够开始训练ChatGPT的中文模型了。在训练模型的进程中，需要进行大量的参数调剂和优化，以使得模型在中文语言上的表现到达最好状态。

5. 转换模型

在训练好中文模型以后，我们需要将其与原来的英文模型进行融会，并进行一系列的调剂和改进。这一进程触及到模型的参数调剂、模型结构的改变和模型的优化等方面。终究，我们将得到一个完全能够支持中文语言的ChatGPT模型。

将ChatGPT调剂为支持中文语言其实不是一件容易的事情，需要进行大量的工作和调剂，包括数据处理、中文分词、中文语料库的建立、中文训练模型和转换模型等方面。但是，经过一系列的努力和改进，我们终究可以得到一个完全能够支持中文语言的ChatGPT模型，为人工智能领域的发展和利用带来了更广阔的前景。