ChatGPT是一款基于深度学习的人工智能对话模型，可以通过对话生成自然语言的文本。ChatGPT的利用广泛，包括机器翻译、自动问答、智能客服、自动摘要等方面。在编写ChatGPT的代码时，需要使用Python语言，并安装相关的深度学习框架和算法库。

需要安装Python语言的运行环境和编辑器。推荐使用Anaconda或PyCharm等集成开发环境，方便管理和调试代码。然后，需要安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，和scikit-learn等数据分析和处理库。

接下来，可以开始编写ChatGPT的代码。ChatGPT使用的是Transformer模型，它是一种基于注意力机制的神经网络模型，具有良好的序列建模能力。代码的核心是训练和验证模型，可分为以下几个步骤。

1. 数据预处理：ChatGPT需要大量的对话数据进行训练，可使用开源的数据集或自己搜集。在处理数据时，需要将原始文本转化为数字序列，并进行分批和加权处理，以便更好地训练模型。

2. 模型定义：ChatGPT的模型定义包括输入和输出的情势，和网络的结构和参数。可使用TensorFlow或PyTorch提供的API定义模型，并选择相应的超参数（如学习率、批次大小、隐藏单元数等）进行调优。

3. 模型训练：ChatGPT的模型训练使用的是反向传播算法，通过最小化损失函数来优化模型参数。可使用TensorFlow或PyTorch提供的优化器和损失函数来训练模型，并在训练集和验证集上进行测试和评估。

4. 模型预测：ChatGPT的模型预测是指输入一个对话或问题后，输出相应的文本答案或回复。可使用训练好的模型调用API或在本地运行预测程序，进行实时的对话交互。

总的来讲，ChatGPT编写代码需要大量的数据处理和模型调优工作，同时也需要一定的编程基础和深度学习知识。不过，ChatGPT的开源代码和文档已愈来愈完善，为开发者提供了更加便捷和高效的编程体验。