利用ChatGPT进行降重可以通过以下步骤实现：

1. 收集原始文本：收集需要降重的原始文本数据，可以是新闻文章、论文摘要或其他类型的长篇文字。

2. 准备训练数据：将原始文本划分为多个段落或句子，并使用其中一部分作为输入，另一部分作为目标输出，可以选择以每个段落/句子开头的前半部分作为输入，并使用相应段落/句子的后半部分作为目标输出。

3. 数据预处理：对于每个输入和输出序列，进行必要的预处理步骤，如去除标点符号、转换大小写等，在每个序列之前添加特殊令牌（如）表示开始，以及在序列末尾添加特殊令牌（如）表示结束。

4. Fine-tuning模型：采用ChatGPT模型进行fine-tuning，在已准备好的训练数据上进行反向传播训练并调整模型参数，可以根据需求调整超参数，比如学习率、批量大小等。

5. 生成降重结果：经过Fine-tuning后，将待降重内容输入到ChatGPT中，并由模型生成相应的输出结果，针对不同长度或篇幅的文本可逐段进行降重处理，然后将结果拼接成最终的降重文本。

6. 人工校对和调整：生成的降重结果可能不完全符合预期，因此需要进行人工校对和调整，检查输出结果是否准确、流畅并满足要求，如有必要可以手动编辑。

7. 迭代优化：通过反复使用Fine-tuning模型以及进一步调整超参数等方式，逐步改善模型性能，收集更多训练数据，并在迭代过程中持续优化模型。