在自然语言处理领域中，ChatGPT模型是一种非常流行的预训练模型。该模型使用了大量的神经网络和深度学习技术，可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言。

但是，ChatGPT模型的训练本钱非常高昂。具体来讲，训练一个ChatGPT模型需要巨大的计算资源和运算时间。因此，对普通的开发者和科研人员而言，要在自己的电脑上训练一个ChatGPT模型几近是不可能的。

ChatGPT模型的训练进程需要进行大量的数据处理和清洗。这些数据通常包括海量的文本数据，需要先进行去重、截断、格式转换等多个步骤。这个进程已非常耗时，需要消耗大量的计算资源。

接着，ChatGPT模型的训练进程也需要进行大量的超参数调剂。这些超参数包括学习率、批量大小、学习率衰减等等。为了找到最好的超参数组合，通常需要对模型进行屡次训练和验证，这也会消耗大量的时间和资源。

CHAGTP模型的训练进程本身就是十分耗时的。即便是使用最早进的GPU集群进行训练，也需要数天乃至数周的时间来完成。

因此，ChatGPT模型的训练本钱非常高昂，这对研究者和开发者而言是一个巨大的挑战。如果要使用这个模型来解决实际问题，通常需要通过租赁云计算资源或使用预训练的模型来下降本钱。

ChatGPT模型是一种非常强大的自然语言处理模型，但是其训练本钱非常高昂。对普通的开发者和研究者而言，要在自己的电脑上训练这个模型几近是不可能的。因此，我们需要通过其他方式来解决这个问题，例如使用云计算资源或使用预先训练的模型。