在自然语言处理领域，通常需要使用大量的语料库进行训练，以帮助机器理解自然语言的规则和特点。ChatGPT就是其中之一。ChatGPT是一个基于GPT⑵模型的中英混合对话语料库，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室发布。它包括了大量的对话数据，可用于对话生成、对话情感分析等多个自然语言处理任务的训练。

那末，ChatGPT究竟训练了多少次呢？实际上，ChatGPT并没有一个统一的训练次数。由于其语料库范围较大，特别是英文数据，直接使用GPT⑵模型进行训练需要耗费很长时间，因此需要使用一些优化技术，如散布式训练、混合精度等来提高训练效力。同时，区别的研究者也会选择区别的训练策略和参数设置，致使ChatGPT的训练次数存在很大差异。

不过，根据目前公然的一些研究成果，我们可以大致了解ChatGPT的训练次数情况。例如，2020年发表在ACL会议上的一篇论文中，研究者使用了650万条英文对话数据和300万条中文对话数据，基于GPT⑵模型进行训练，训练次数为200万步。在此基础上，他们还使用了一些技能来提高训练效果，如使用预训练语言模型进行微调、使用虚拟对抗训练等。终究，他们在几个对话生成任务上获得了不错的效果。

另外，还有一些研究者选择了更长时间的训练。例如，2021年发表在EMNLP会议上的一篇论文中，研究者使用了1.2亿条英文对话数据，基于GPT⑵模型进行散布式训练，训练次数高达2000万步。他们还使用了一些额外的技能，如对抗训练、随机遮挡等，终究在一些开放域对话生成任务上获得了领先的效果。

总的来讲，ChatGPT的训练次数是一个相对不肯定的概念，区别的研究者和任务需要的训练次数也会区别。不过，不管训练次数多少，ChatGPT都是一个非常有价值的语料库，可以帮助我们更好地理解自然语言，并为对话生成、情感分析等任务提供支持。