ChatGPT是一个基于GPT模型的对话生成器，能够产生与人类对话类似的结果，已成了人工智能领域中的一个重要研究方向。对构建聊天机器人、自动问答系统等相关利用，ChatGPT的训练数据容量是非常重要的一个因素。

训练数据是机器学习的核心，对GPT模型而言，要产生高质量的对话，需要大量的人类对话数据进行训练。ChatGPT的预训练模型使用的是GPT⑵模型，该模型训练数据容量到达40GB。这是一个庞大的数据量，由于数据量的多寡对机器学习模型的效果具有决定性的影响，因此越多的训练数据就意味着模型的性能越好。

关于ChatGPT的训练数据容量，海外一些研究者使用了1.5亿条对话数据进行了训练，获得了较好的结果。而在国内，一些研究机构也投入了大量的精力对ChatGPT进行研究，例如百度的DialoGPT。百度的DialoGPT使用了超过10亿的中文对话语料库进行预训练，这也是目前中文语料库最大的一次对话预训练。这些丰富的训练数据，为ChatGPT的性能提升打下了坚实的基础。

固然，除训练数据的数量外，数据的质量也是相当重要的。在对话生成中，聊天对象的语境和对话的联贯性是非常关键的。因此，需要对数据进行挑选和清洗，去除一些不公道的、重复的、乱码的等无效数据，以确保训练数据的准确性和可靠性。

ChatGPT模型的训练数据容量决定着模型的性能，数据量越大，模型的性能越好。同时，对训练数据的质量也要进行严格控制，以确保模型能够在实际利用中获得良好的效果。