随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人正在被愈来愈多的人使用。作为其中的一种，chatGPT是一种主要被利用于自然语言处理领域的AI技术，它能够通过模仿人类自然的语言交换方式来与用户进行简单的对话。

不过，现有的chatGPT语言模型常常不够贴近个人需求，很多时候可能会出现一些没必要要的回答，这让用户感到不够满意。因此，如何自己训练chatGPT，让语言模型更贴近个人需求成了一个备受关注的话题。

自己训练chatGPT需要数据，这些数据应当跟自己的需求息息相关。例如，在建立旅游翻译聊天机器人时，可以从旅游相关网站或其他可靠的旅游数据源中搜集相关资料。然后，将这些数据添加到chatGPT语言模型中，进行模型训练。

训练后要评估chatGPT的质量。这可使用bleu和perplexity度量标准来完成。bleu表示评估模型输出的自然度和准确度，perplexity用于比较模型在数据上的拟合程度。针对这些评估，根据给定的评估标准进行调剂，将模型的质量逐渐提升，使其符合更贴近个人需求。

这一进程中，有一些常见的技能和技术可以帮助自己训练chatGPT语言模型。如使用更多的训练数据，增加数据的多样性，和使用深度学习库等。

自己训练chatGPT是一个非常值得探索的方法。通过自己的努力，将AI语言模型更贴近自己的需求，可让聊天机器人更加智能化，从而更好地服务于人类社会的各个领域。