ChatGPT（中文名“闲谈GPT”）是一种文本生成模型，它基于OpenAI的GPT模型，以预测下一个可能的单词或字符为基础，生成自然且流畅的语言文本。

ChatGPT的编写包括以下步骤：

1. 数据搜集和预处理

ChatGPT需要大量的输入数据来训练模型，因此需要从各种渠道搜集足够的文本数据。这些数据可以来自于社交媒体、聊天记录、对话等。然后需要对这些文本数据进行预处理，比如分词、去除停用词、去除特殊字符等，以便于后续的训练和处理。

2. 模型搭建和训练

ChatGPT的核心是GPT模型，因此需要用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架搭建模型，并使用预处理的数据来训练模型。在训练进程中，需要设置一些超参数，如学习率、批次大小等。通常需要反复尝试区别的设置，找到最优的模型。

3. 模型评估和调优

训练完成后，需要对模型进行评估，以肯定模型在区别任务上的效果和性能。通常可使用固定的测试集或交叉验证方法。如果模型表现欠佳，可以尝试调剂模型的参数或结构，或增加更多的数据来提升性能。

4. 利用部署和优化

完成模型训练后，需要将ChatGPT利用到实际场景中。通常可以将模型封装成一个API，并通过Web服务提供给外部利用程序调用。在实际部署中，需要斟酌模型的性能、响应时间和内存等因素，和应对可能出现的问题。

编写ChatGPT需要进行数据搜集、预处理、模型搭建、训练、评估、调优和部署等多个环节。需要深入了解深度学习原理和技术，并掌握一些工具和技能。虽然难度较高，但可以通过不断的实践和尝试，逐步提升自己的能力，并开发出实用、智能的利用程序。