GPT模型作为一种自然语言处理技术，最近几年来在生成任务上获得了很大的进展。其中，使用GPT模型生成代码的利用也被愈来愈多地关注。在此背景下，“训练ChatGPT写代码”这个主题，成了一个备受关注的话题。

为了让ChatGPT能够成功地完成代码生成任务，我们需要先对ChatGPT进行训练。训练时尽可能使用大量的代码样例，让ChatGPT能够充分了解代码语法、结构和常见的编程范式。另外，还需要注意数据的质量。假设训练数据中有太多的毛病，那末ChatGPT很有可能会学习到这些毛病，进而生成出毛病的代码。因此，我们需要严格挑选训练数据，确保数据的质量。

在训练时，我们需要对ChatGPT进行一些调参的工作。其中最重要的参数是序列的长度。当序列长度设置太长时，模型的训练时间和内存占用会急剧增加，而当序列长度设置太短时，模型可能没法学习到足够多的信息。因此，我们需要找到一个适合的序列长度，以充分利用数据并尽量减少训练时间和内存占用。

除以上工作，我们还需要尝试区别的模型架构，以找到最合适代码生成任务的模型。例如，我们可以尝试使用Transformer模型、GPT⑵模型等，了解它们的优势和劣势，并在此基础上做出选择。

值得一提的是，训练ChatGPT生成代码的进程中，可能会遇到一些技术难点。例如，怎么让ChatGPT生成出无语法毛病的代码，怎么让生成的代码更加优美，如何避免生成出与输入的代码类似度太低的代码等。针对这些问题，我们需要不断地尝试和探索，寻觅解决方案。

总结起来，训练ChatGPT生成代码是一项具有挑战性的任务，但是一旦我们成功训练好ChatGPT，它将为我们带来无穷可能。未来，它可以用于快速生成代码、自动完成代码重构等任务，极大地提高我们的工作效力。