ChatGPT是一种基于预训练的开源对话生成模型，它基于GPT⑵（生成对抗网络）架构，并针对对话生成进行了改进。在实现ChatGPT的代码中，需要斟酌以下因素有哪些：

1. 数据预处理

在使用ChatGPT进行对话生成之前，需要对输入的数据进行预处理。这包括去除无关的信息并转换成模型所需的格式，例如将对话转换成文本文档或将对话编码成数字序列。文本数据还需要进行分词处理，将其转换成一个个独立的单词或标记。

2. 模型构建

ChatGPT的模型架构是基于GPT⑵的，它包括多个层次的变压器模块，其中每一个模块由多个自注意力和前馈神经网络组成。可使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来构建ChatGPT模型。

3. 模型训练

ChatGPT模型需要进行训练以调剂其参数和权重，以便它能够更好地生成对话。训练进程可使用标准的反向传播算法，基于随机梯度降落（SGD）或其他优化器，来最小化损失函数并提高模型的准确性。

4. 对话生成

在ChatGPT模型训练完成后，可以通过输入对话内容或关键词来生成新的对话。生成的进程中，模型会根据已有的输入和上下文来预测下一个可能的单词或标记。可以通过设置生成长度和温度等参数来控制生成的对话质量和多样性。

综上所述，实现ChatGPT的代码需要对数据进行预处理、构建模型、训练模型和生成对话。对区别的任务和利用，还需要对模型进行调剂和优化，例如改变模型架构、调剂训练参数和使用区别的损失函数等。随着对话生成技术的发展，ChatGPT模型的实现代码也会不断更新和改进，以适应不断变化的需求和挑战。