自搭建chatgpt是指搭建一个自己的聊天生成模型，通过使用GPT（Generative Pre-trained Transformer）来实现。GPT模型是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型，能够通过大量的文本数据进行训练并生成具有连贯性和上下文相关性的文本。
搭建自己的chatgpt需要经过以下几个步骤：
1. 数据收集和预处理：首先需要收集用于训练和微调模型的语料库。语料库可以是电子书、新闻文章、网页文本等。收集到的文本数据需要进行预处理，包括分词、去除标点符号、转换为小写等。这样可以提高模型的训练效果。
2. 模型选择和训练：选择一个合适的GPT模型进行训练。目前比较流行的GPT模型有GPT、GPT-2和GPT-3等。选择模型后需要将收集到的文本数据加载到模型中进行训练。在训练过程中，可以使用GPU来提高训练速度。训练时间取决于语料库的大小和计算资源的性能。
3. 微调模型：在完成基本的训练后可以使用特定的任务数据对模型进行微调。如果想要搭建一个聊天机器人，可以使用与聊天相关的对话数据来微调模型。微调模型可以提高模型在特定任务上的表现。
4. 部署模型：完成模型的训练和微调后可以将模型部署到服务器上，以便可以通过API或其他方式与模型进行交互。部署过程可以使用框架如TensorFlow或PyTorch等来完成。
5. 评估和优化：使用标准评估指标来评估训练好的chatgpt模型的性能。可以使用BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）指标来评估模型生成结果与参考答案之间的相似程度。根据评估结果，可以对模型进行优化，包括调整训练参数、增加训练数据等。
6. 安全性和可靠性：在部署chatgpt模型时需要考虑模型的安全性和可靠性。由于chatgpt模型是生成式模型，可能会生成不恰当或有害的内容。需要采取措施来过滤或限制生成结果，以确保输出的内容符合预期。
总结来说，搭建自己的chatgpt需要收集和预处理数据、选择合适的模型并进行训练和微调、部署模型并进行评估和优化。还需要关注模型的安全性和可靠性。通过这些步骤，可以搭建一个自己的聊天生成模型并根据需求进行定制和优化。