创建自己的ChatGPT模型涉及到深度学习和大规模的训练资源，需要注意这是一项复杂的任务，通常需要深度学习领域的专业知识和强大的计算资源。以下是一个概述，帮助你了解该过程的主要步骤：

  1. 理解深度学习基础知识： 在开始之前，你需要对深度学习的基本原理和技术有一定的了解。这包括神经网络、自然语言处理（NLP）、循环神经网络（RNN）或变压器（Transformer）等方面的知识。

  2. 获取大规模的文本数据： ChatGPT模型是通过大规模文本数据进行训练的。你需要收集或获取一个包含数千万或数亿个文本样本的数据集，以确保模型具有足够的语言知识。

  3. 选择深度学习框架： 选择适合你的需求的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了构建和训练神经网络模型所需的工具和接口。

  4. 选择预训练模型： ChatGPT的训练通常是在大型语料库上进行的，但你可以从预训练模型开始。这些模型包括GPT-3、GPT-2等。你可以使用已经训练好的模型并在其基础上进行微调，以适应你的特定任务。

  5. 微调模型： 使用你自己的数据集对选择的预训练模型进行微调。微调是通过在模型上进一步训练，使其适应你的特定任务或领域。这有助于提高模型对特定问题的理解和表现。

  6. 处理硬件和计算资源： 训练大型深度学习模型需要大量的计算资源，包括GPU。你可能需要使用云服务提供商（如AWS、Google Cloud、Azure）或拥有大型GPU的本地服务器。

  7. 验证和优化： 通过验证数据集评估模型性能，并根据需要进行优化。这可能涉及调整超参数、改进模型体系结构或增加训练数据。

  8. 部署： 将训练好的模型部署到你的应用程序或服务中。这可能需要一些工程实践，确保模型能够有效地与其他系统集成并提供快速响应。

需要注意的是，训练ChatGPT模型需要大量时间、计算资源和数据，而且在搭建和训练过程中可能会遇到各种挑战。如果你没有深度学习专业知识，最好考虑使用已经训练好的模型或者利用一些平台和API，如OpenAI提供的API，以简化使用过程。