要让ChatGPT运行起来，需要进行以下步骤：
1. 数据收集和预处理：需要收集足够的对话数据来训练ChatGPT模型。这些对话数据可以来自社交媒体、聊天记录、论坛等渠道。对收集到的数据进行预处理，包括分词、去除噪声、去重等操作，以保证训练数据的质量和多样性。
2. 模型选择和训练：根据需求选择适合的预训练模型。最常用的是基于Transformer架构的模型，如GPT、BERT等。在选择模型之后需要将预处理的对话数据输入到模型中进行训练。训练过程中，可以使用自己的硬件设备，如GPU或TPU，以加速训练过程。可以使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，来方便地进行模型训练和调优。
3. 模型评估和调优：在模型训练完成后需要对模型进行评估和调优。评估可以通过计算模型生成的回答与人工标注的回答之间的相似度或其他指标来进行。根据评估结果，可以进行模型参数的调整和优化，如调整学习率、增加训练轮数等，以提升模型的性能。
4. 部署和使用：完成训练和调优之后可以将训练好的模型部署到生产环境中供使用。可以使用Web框架（如Django、Flask）搭建一个简单的网页服务，用户可以通过输入问题与ChatGPT进行对话交互。在部署之前，还需要考虑模型的性能、并发性和安全性等问题。
5. 迭代改进：ChatGPT是一个迭代改进的过程，需要不断地收集更多的数据、训练更好的模型、优化部署和使用过程，以提升ChatGPT的质量和用户体验。还可以引入更多的技术手段，如强化学习、注意力机制等，来改进模型的生成能力和交互效果。
要让ChatGPT运行起来，需要进行数据收集和预处理、模型选择和训练、模型评估和调优、部署和使用等一系列步骤。还需要不断地迭代改进，以提升ChatGPT的性能和用户体验。