训练chatgpt模型是自然语言处理领域中的一项重要工作，它可让机器学会像人类一样进行对话交换。本文将详细介绍训练chatgpt模型的指令。

训练chatgpt需要使用Python语言和PyTorch深度学习框架。在环境搭建好以后，需要下载chatgpt模型的代码库，可以从GitHub上下载最新版本的代码。下载完成后，需要安装所需的依赖库，如transformers、numpy、pandas等。

接着，需要准备语料库，语料库的质量和数量对训练模型的效果有很大影响。可使用互联网上的公共数据集，如Cornell Movie Dialogue Corpus、Persona-Chat等，也能够根据具体需求构建自己的语料库。需要将语料库转化为模型可以处理的格式，例如以文本文件情势存储，每条对话以一行文本表示。

在准备好语料库以后，需要进行分词处理和Token化，将每一个单词转化为对应的ID。可使用BPE或WordPiece等分词算法，使用Tokenizer类将文本字符串转化为token ID序列。

接着就能够开始训练chatgpt模型了。训练的核心代码以下：

```python

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 设置训练参数

batch_size = 8

max_seq_len = 128

epochs = 10

learning_rate = 1e⑷

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 加载数据集

dataset = load_dataset('path/to/dataset')

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(

dataset,

batch_size=batch_size,

shuffle=True,

drop_last=True

)

# 开始训练

model.train()

for epoch in range(epochs):

for batch in dataloader:

inputs = tokenizer.encode_batch(batch)

inputs = pad_sequences(inputs, max_seq_len)

inputs = torch.tensor(inputs).to(torch.int64)

labels = inputs.clone()

labels[labels == tokenizer.pad_token_id] = ⑴00 # 疏忽pad token的loss

labels = labels[:, 1:].contiguous()

inputs = inputs[:, :⑴].contiguous()

outputs = model(inputs, labels=labels)

loss, *_ = outputs

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

```

以上代码实现了一个基本的训练流程，包括数据集的加载、模型的参数设置、优化器的选择等。在训练进程中，每一个batch的对话会被转化为输入序列和输出序列，模型会根据输入序列预测下一个词，并计算预测结果和真实标签的损失值，通过反向传播优化模型参数。

需要保存训练好的模型。可使用torch.save()函数将模型参数保存到文件中，以便后续使用。

以上就是训练chatgpt模型的详细指令，需要注意的是，模型训练需要耗费大量的时间和计算资源，需要根据具体情况进行调剂。在训练进程中，还需要进行实验和调试，不断尝试区别的参数设置和模型架构，以取得更好的效果。