构建自己的迷你版ChatGPT可以通过以下步骤实现：
数据收集：收集足够的对话数据作为模型的训练集。可以从公开的对话数据集中获取，或者自己创建一个。确保数据集包含各种对话主题和语境。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理。首先，将对话拆分成对话历史（context）和回复（response）两部分。然后，对文本进行标记化、分词化、去除停用词等处理，以便模型能够理解和处理文本。
模型训练：使用预处理后的数据集训练一个语言生成模型。可以使用类似GPT（Generative Pre-trained Transformer）的模型架构，如GPT2或GPT3。这些模型基于Transformer架构，通过自监督学习从大规模的未标注文本中学习语言表示。
超参数调优：在训练过程中，可以调整模型的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数等，以提高模型性能。
模型评估：使用预留的测试集对模型进行评估，以衡量其在生成回复方面的性能。可以使用一些评估指标，如BLEU（双语评估下的语义相似度）或PPL（困惑度），来评估模型的质量。
对话生成：在模型训练完成后，可以将其应用于实际对话生成任务。将用户输入作为对话历史的一部分，通过模型生成一个回复。可以使用一些策略来扩展模型生成的回复，如使用多轮对话上下文，进行抽样或束搜索（beam search）等。
反馈循环：对生成的回复进行评估，并将用户反馈作为新的训练数据。将用户输入和正确的回复作为对话历史和回复的组合，将其添加到训练数据中，并重新训练模型。
模型改进：根据用户反馈和其他评估指标的结果，调整模型的架构、超参数或训练策略，以改进模型的性能和生成回复的质量。
需要注意的是，构建自己的迷你版ChatGPT需要大量的对话数据和计算资源来训练模型。此外，还需要进行大量的实验和调优才能获得良好的性能。