要将GPT模型改为中文，你需要经过以下步骤：

1. 数据收集：你需要收集大量的中文文本数据来训练模型，这些数据可以是从互联网、新闻、小说或其他来源获取的。

2. 数据预处理：对于中文数据，你可能需要进行一些特定的预处理工作，分词是非常重要且必需的步骤，在将句子拆解成单个词汇时保留语义和上下文信息。

3. 模型选择：选择合适的深度学习框架和模型结构来训练GPT模型，目前有一些开源项目提供了基于Transformer架构的中文GPT实现，如OpenAI GPT和BERT等。

4. 训练模型：使用准备好的预处理数据，在GPU加速环境下进行训练，优化算法和超参数设置也是关键因素之一，可尝试不同配置以获得更好的性能。

5. 微调与评估：在完成初始训练后，可以通过微调进一步改善模型性能，利用自定义任务或标注数据对其进行微调，并根据具体应用场景评估其质量和效果。

6. 部署与应用：当你满意于所得到的结果后，就可以将该中文GPT模型部署到应用程序、聊天机器人或其他相关任务中去，确保考虑模型的计算资源需求以及与用户之间的交互方式。