人工智能技术最近几年来在各行各业中得到广泛利用。其中，自然语言处理技术是由于GPT（Generative Pre-training Transformer）模型的提出而蓬勃发展。chatgpt是一个基于GPT的对话模型。它可以在训练好的模型基础上，生成符合上下文语义的自然语言对话。

训练chatgpt的条件是需要一个清晰的训练目标，这个目标可以是一个特定的场景，也能够是一个通用的场景。因此，针对区别场景需求，需要选择适合的训练数据和训练方法，才能得到符合预期的chatgpt模型。

如何得到训练chatgpt？需要明确训练目标。如果目标是在某个特定的领域中，比如医学或金融，需要选择合适该领域的语料库或数据集。如果目标是训练chatgpt模型进行特定任务，比如自动问答，需要选择合适该任务的数据集。

需要对训练数据进行清洗和预处理。一些常见的预处理技术包括：标注、分词、去除停用词、统一词形等。预处理的目的是为了让chatgpt模型更好地理解训练数据的上下文和语义。

然后，使用预处理过的数据，训练chatgpt模型。训练chatgpt模型需要使用大量的计算资源和时间。目前，公共的云计算平台（例如Google Cloud、AWS等）都提供了可使用的GPU资源，可以大大加快训练速度。

需要对训练好的chatgpt模型进行评估。目前经常使用的评估指标包括：自动评估指标（如困惑度perplexity和人类评估指标）。如果模型评估结果不理想，则需要重新评估训练数据或优化模型的参数。

针对区别的场景需求，得到训练chatgpt的具体方法和技能也有所区别。鉴于区别领域和区别任务的语言特点和需求，我们需要对训练目标做出明确的计划和目标，精心挑选适合的数据集，和适当的预处理、训练和评估策略，才能得到更加符合实际需求的chatgpt模型。