ChatGPT自己写代码是一项非常有趣和富有挑战性的任务。ChatGPT是一个基于人工智能技术的智能聊天机器人，它能够理解并回复自然语言的发问，而CODE是指编写计算机程序的全进程。

ChatGPT自己写代码的目的是让ChatGPT能够理解程序代码，并能够根据程序代码的实现情况回答相应的问题。比如，如果给ChatGPT提供一个计算圆面积的程序代码，ChatGPT就可以够根据该代码回答“给定圆的半径，计算圆的面积应当怎么实现？”等类似问题。这个任务的挑战的地方在于，程序代码与自然语言的语言表达方式有很大的区别，ChatGPT需要能够理解程序代码中的语法结构、变量、运算符等基本元素。

ChatGPT自己写代码任务需要有以下几个步骤：

第一步，准备数据集。数据集是训练ChatGPT模型的基础，为了让ChatGPT理解程序代码，需要准备一些包括程序代码和相应问题的数据集。数据集可以来源于开源社区，也能够自己手动搜集。

第二步，构建模型。ChatGPT模型是用于理解自然语言的模型，该模型需要结合程序代码的特点进行调剂。构建模型需要斟酌模型的深度、输入数据的编码方式、模型的训练方式等。

第三步，训练模型。训练ChatGPT模型需要大量的计算资源和时间，需要使用高性能的计算平台，如GPU或TPU。训练进程中需要重视调剂模型的超参数，以到达更好的性能和效果。

第四步，评估模型。评估ChatGPT模型需要使用测试数据集进行测试，并比较模型的预测结果和实际结果之间的误差。评估进程需要斟酌模型的准确度、召回率、F1值等指标。

第五步，优化模型。根据评估结果，需要对ChatGPT模型进行优化，调剂模型的参数和结构，并重新进行训练和测试。

ChatGPT自己写代码任务的利用场景非常广泛，可以利用于程序员的平常工作中，比如调试代码、解决问题等。同时还可以利用于教育领域，帮助初学者更好地理解程序代码的实现方式。

ChatGPT自己写代码是一项非常成心义的任务，需要结合人工智能、自然语言处理、计算机科学等多个领域的知识，才能够实现一个性能和效果都很好的ChatGPT模型。