ChatGPT（Chinese AdapTive GPT）是一种基于大范围预训练语言模型（GPT）的中文自然语言处理（NLP）系统。为了提高ChatGPT的性能，我们可使用一些优化指令来解决一些常见问题和缺点。

第一条优化指令是“增加训练数据量”。ChatGPT是基于大范围预训练语言模型的，因此训练数据量对其影响很大。我们可以通过增加训练数据量，提升ChatGPT的性能。例如，我们可使用更大范围的数据集进行训练，例如从互联网上爬取更多的中文内容。

第二条优化指令是“优化模型架构”。模型架构是ChatGPT的核心，它直接决定了模型的性能。我们可以通过修改模型架构，改进ChatGPT的性能。例如，我们可使用更深、更宽的神经网络结构，或使用更先进的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）技术等。

第三条优化指令是“使用更好的预处理技术”。预处理技术可让模型更好地理解训练数据，提高模型的性能。例如，我们可使用更好的分词算法、词向量化算法等技术来加强ChatGPT对中文语言的理解和处理能力。

第四条优化指令是“增加特点提取器”。ChatGPT可以结合多种特点提取器来提高其性能。例如，我们可使用基于卷积神经网络的特点提取器，辨认文本中的关键词、命名实体等信息，从而提高ChatGPT的语义理解能力。

第五条优化指令是“使用更高效的推理算法”。推理算法是用于ChatGPT的实际利用中的，它直接影响了ChatGPT的运行速度和性能。我们可使用更高效的推理算法，例如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）算法等，来提高ChatGPT的性能和效力。

以上这些优化指令是为了提高ChatGPT的性能和效力，使其更好地适应中文自然语言处理场景。固然，这些优化指令需要针对具体问题和利用场景来进行调剂，才能实现最好效果。