随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理在人们的平常生活中也愈来愈广泛地利用。在面试进程中，面试官们常常会要求面试者写代码来实现一些自然语言处理的功能，其中也包括ChatGPT这个模型。

ChatGPT是一个基于图灵测试的对话机器人模型，它是OpenAI公司开发的GPT系列模型之一。在面试中被要求写ChatGPT的代码，通常是要求面试者基于给定的数据集，训练一个ChatGPT模型，并实现一些对话功能。这对面试者来讲，既是一次展现自己技能的机会，也是一次学习和提高的机会。

需要准备的是数据集。ChatGPT模型需要一个大范围的对话数据集来训练模型。这个数据集可以收集一些公然的对话语料库，如Cornell Movie Dialogs Corpus、Reddit数据集等。同时，还可使用一些爬虫工具，例如爬取百度知道、问答社区等站点上的对话数据。将这些数据集处理成逐行对话的情势，并将其保存在.txt文件中，作为ChatGPT模型训练的输入。

接下来，需要使用Python语言和Pytorch深度学习框架来编写代码。在处理数据时，可使用Python的nltk模块来进行分词、去除停用词等操作。在模型训练时，需要定义一个Transformer模型，并使用Pytorch中的nn.Transformer类来实现。这个模型通常包括输入嵌入层、多头注意力层、前向神经网络层、残差连接和归一化层等。

在模型训练完成后，可以测试模型并实现对话功能。测试时，需要将输入进行分词处理，并使用pytorch中的Beam Search算法实现对话的生成。在实现对话功能时，可使用Python的tkinter模块实现一个简单的图形化界面，并将生成的对话实时显示在屏幕上。

面试者需要在短时间内熟习ChatGPT模型的原理和实现方式，并基于给定的数据集编写代码实现模型训练和对话功能。这个进程需要面试者具有一定的Python编程和深度学习框架的使用经验，并且需要对自然语言处理有一定的了解。通过这类面试方式，不但可以考察面试者的技能水平，也能够看出面试者对新技术的学习和掌握能力。