为了获得最佳的chatgpt中文模型，以下是一些建议的调校指南：

1. 数据准备：

- 收集大量高质量的中文对话数据，并确保数据包含各种不同主题和语法结构。

- 对数据进行预处理，去除重复对话、噪声和其他无关信息。

2. 模型训练：

- 使用OpenAI提供的GPT代码库作为基础，在自己的GPU或TPU上进行训练，确保已经正确安装并配置了相关环境。

- 根据你收集到的数据设置适当的超参数，例如学习率、批次大小等。

- 尝试将模型架构改为Transformer XL或BERT等更先进的变体，并与原始GPT进行比较。

3. 词汇表和分词器选择：

- 考虑使用现有开源中文分词工具如jieba或THULAC来分割输入句子。

- 自定义词汇表可以提高生成结果质量，尤其是在特定领域或专业术语方面，建议包含大量常用字/词、人名地名以及行话术语。

4. 控制生成输出：

- 在调整过程中可能遇到非理想答案问题，你可以采取以下方法控制输出：

a) 修改生成长度限制，适当增加或减少生成的标记数量。

b) 使用"temperature"参数来控制生成结果的多样性，较低的温度值（如0.2）会产生更一致和确定性的回答，而较高温度值（如0.8）则会产生更多变化和创造性。

c) 在调整输出之前先对模型进行微调或继续训练。

5. 对抗危害：

- 检查并过滤含有敏感或不合适内容的数据，确保chatgpt生成输出符合道德、法律和社交规范。

- 实施用户反馈机制，及时处理可能出现的恶意使用情况，并加强模型安全与监管。

6. 运行环境优化：

- 为了获得最佳效果，请确保在计算资源方面做到足够充分，可以考虑TPU等硬件加速选项以提高训练速度。