나만의 GPT 모델을 만드는 방법은 다음과 같습니다:

1. 필요한 지식과 기술 습득: 인공지능, 머신러닝, 특히 자연어 처리(NLP)에 대한 기본적인 지식이 필요합니다.

2. 데이터 수집과 전처리: 모델을 훈련시키기 위해, 대량의 텍스트 데이터를 수집하고 적절하게 전처리해야 합니다.

3. 모델 선택과 훈련: OpenAI의 GPT 아키텍처를 기반으로 하거나, TensorFlow, PyTorch 등의 라이브러리를 

사용하여 자체 모델을 구축할 수 있습니다.

4. 하이퍼파라미터 조정: 모델의 성능을 최적화하기 위해 학습률, 배치 크기 등의 하이퍼파라미터를 조정합니다.

5. 훈련 및 평가: 모델을 훈련시키고, 성능을 평가하여 필요에 따라 조정합니다.

6.응용 프로그램 통합: 모델을 웹 서비스나 응용 프로그램에 통합하여 실제 환경에서 사용할 수 있습니다.

이 과정은 전문적인 기술과 자원이 필요하며, 상당한 시간과 노력을 요구합니다. 또한, 이러한 프로젝트를 

진행하기 전에 관련 법률 및 윤리적 가이드라인을 숙지하는 것이 중요합니다.