补充问号

非常抱歉，我之前的回答中漏掉了补充问号的部分。下面是补充问号的指令：

SUB_1    ADD R0,R0,K
         RET

K        .FILL #70

LDI R0,TESTOUT+2

注：补充的指令中，第一行是 `SUB_1` 标签下的指令，第二行是 `K` 标签下的指令，第三行是 `LDI` 指令，用于将 `TESTOUT` 标签指向的字符串 "ABC" 的第三个字符（即字符 C）的地址加载到寄存器 R0 中。

相关问题

LC-3，汇编语言，目的：执行完成之后输出ABCFGH。帮我补充问号未知的指令,每个问号只有一条指令 . ORIG x3000 LEA R1,TESTOUT BACK_1 LER R0,R1,#0 BRz NEXT_1 TRAP x21 ADD R1,R1,#1 BRnzp BACK_1 NEXT_1 LEA R1,TESTOUT BACK_2 LDR R0,R1,#0 BRz NEXT_2 JSR SUB_1 ADD R1,R1,#1 BRnzp BACK_2 NEXT_2 ? SUB_1 ? K LDI R2,DSR ? STI R0,DDR RET DSR .FILL xFE04 DDR .FILL xFE06 TESTOUT .STRINGZ "ABC" .END

下面是补充问号的指令：

SUB_1    ADD R0,R0,K
         RET

K        .FILL #70

LD R0,TESTOUT+1

注：补充的指令中，第一行是 `SUB_1` 标签下的指令，第二行是 `K` 标签下的指令，第三行是 `LD` 指令，用于将 `TESTOUT` 标签指向的字符串 "ABC" 的第二个字符（即字符 B）加载到寄存器 R0 中。

补充我的代码中的问号实现

好的，你可以使用以下代码实现对话：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "CSDGAN/ChitGPT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

while True:
    user_input = input("You: ")
    input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
    chat_history_ids = model.generate(
        input_ids,
        max_length=1000,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        do_sample=True,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
    )
    response = tokenizer.decode(chat_history_ids[:, input_ids.shape[-1] :][0], skip_special_tokens=True)
    print("Bot:", response)

这个代码利用 `transformers` 库中的 `AutoTokenizer` 和 `AutoModelForCausalLM` 类加载预训练的 ChitGPT 模型，并进行对话生成。在每次循环中，用户输入一句话，然后把这句话编码成输入 ID（注意要加上结束标记），接着使用模型生成回复，并将其解码成文本输出。其中，`max_length` 控制生成回复的最大长度，`top_k` 和 `top_p` 控制采样策略，`temperature` 控制生成的多样性程度。你可以根据需要调整这些参数。