1. 准备数据集：首先需要准备一些原始数据集，一般选择社交媒体网站、新闻网站以及专业领域文章等具有一定代表性的数据。确保数据集的数量足够大。经过预处理后，将所有文本数据存储在文本文件中。

2. 预训练模型：使用TensorFlow、PyTorch等框架构建模型，并使用预训练模型作为初始模型，以减少训练时间和提升训练效果。

3. 定义训练超参数：定义训练的超参数（如批次大小、学习速率、词汇表大小等），该过程通常需要进行反复试验和调整，以获得最优的超参数组合。

4. 训练模型：使用原始数据集对模型进行训练，并对训练过程进行流程控制和参数更新。

5. 精调模型：在完成初步训练之后，可以基于自身的语言环境或特定任务来对模型进行精调，并进行适当的实验验证和评估。

6. 应用模型：使用训练好的GPT模型进行文本生成、问答等自然语言处理任务。

需要注意的是，训练GPT需要大量的计算资源和可靠的技术支持，同时也需要高质量和充足的训练数据集。这是一个需要专业水平的工作，需要有相应的经验和领域知识。因此，初学者需要在此方面寻求相关专业人员的帮助和指导。