ChatGPT是一个开放问题生成任务（Open Question Generation Task），由两个子任务组成：1）回答问题（Answering），2）问题生成（Question Generation）。在这两个子任务中，模型的任务是生成问题或生成答案。
ChatGPT计划日程主要包括以下几个步骤：
1. 数据准备阶段：
在ChatGPT计划日程开始之前，需要进行数据准备阶段。这包括收集、标注和清理数据。数据的来源可以是互联网上的现有对话数据集，也可以是通过人工创建的对话数据。
2. 模型准备阶段：
在数据准备阶段完成后需要进行模型准备阶段。这包括选择并调整适合任务的模型架构，如使用预训练模型（如GPT）或自己设计的模型。
3. 模型训练阶段：
在模型准备阶段完成后可以开始进行模型训练阶段。这包括将准备好的数据输入到模型中进行训练，使用适当的损失函数和优化算法来优化模型的参数。
4. 模型评估阶段：
在模型训练阶段完成后需要进行模型评估阶段。这包括使用评估指标（如BLEU、ROUGE等）来评估模型的生成能力和回答准确性。
5. 模型调优阶段：
在模型评估阶段之后可能需要对模型进行调优。这包括调整模型的超参数、增加训练数据、进行模型结构的改进等。
6. 模型部署阶段：
在模型调优阶段完成后可以开始进行模型部署阶段。这包括将训练好的模型部署到实际应用中，如生成问题答案的聊天机器人或在线问答系统中。
7. 实时监测与反馈：
在模型部署后需要进行实时监测和反馈。这包括监测模型在实际应用中的表现，收集用户反馈，及时调整和优化模型。
8. 持续改进：
ChatGPT计划日程并不是一个一次性的任务是一个持续改进的过程。在实际应用中，需要根据用户反馈和实际需求，不断改进和优化模型。
这是ChatGPT计划日程的大致框架。具体的实施步骤可能因任务需求、数据情况和模型选择等因素而有所不同。通过上述步骤的执行，可以逐步构建和优化一个能够生成准确问题和回答的ChatGPT模型。