ChatGPT是一个非常流行的自然语言处理工具，它可以根据已有的数据来自动学习和输出新内容。但是，ChatGPT能否完全自己训练呢？这是很多人非常感兴趣的一个问题。

ChatGPT是一个基于神经网络的模型，它最初是由OpenAI团队开发的。该模型的基础是Transformer架构，使用了自注意力机制（self-attention）来处理输入文本。ChatGPT通过读取大量的文本数据，比如维基百科、新闻文章、社交媒体等，来学习并预测下一个可能的词或句子，使得它可以生成新的、类似于人类语言的文本。

虽然ChatGPT非常强大，但它其实不能完全自己训练。ChatGPT需要大量的原始数据来进行训练，这些数据需要经过人工的清洗和标注。这些数据不但要具有代表性，还要保证其准确性和完全性。如果训练数据有误，ChatGPT就会出现毛病，并且可能会输出不公道的文本。

另外，ChatGPT的训练还需要大量的计算资源。特别是在训练更大的模型时，需要使用具有高度并行性的硬件，例如GPU和TPU，才能完成训练。因此，只有那些具有强大计算资源的组织或个人材能够进行相应的训练。

所以，ChatGPT不能完全自己训练，需要依赖于人工干预和大量的计算资源。但是，通过迭代训练，ChatGPT可以不断地改进和完善，不断学习和适应新的数据集和利用场景。这也是ChatGPT如此强大和广泛利用的缘由之一。

ChatGPT不是一个可以完全自己训练的模型，但它可以通过大量的原始数据和强大的计算资源来进行训练。我们可以通过迭代训练，不断改进和完善ChatGPT，使其在多样的利用场景中得到更广泛的利用。