对上边的类进行改写，添加属性，Strength，Savvy，Alertness，Fixed，Root_bone。

好的，我来为你改写这个类：

class ChitGPT:
    def __init__(self, model_path, strength=50, savvy=50, alertness=50, fixed=False, root_bone=None):
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
        self.strength = strength
        self.savvy = savvy
        self.alertness = alertness
        self.fixed = fixed
        self.root_bone = root_bone

    def generate_response(self, input_text, max_length):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
        response = self.model.generate(
            input_ids=input_ids,
            max_length=max_length,
            pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id,
            do_sample=True,
            top_p=0.92,
            top_k=50
        )
        response_text = self.tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
        return response_text

在这个改写后的类中，我们新增了以下属性：

- `strength`: 代表机器人的力量属性，初始值为 50。
- `savvy`: 代表机器人的机智属性，初始值为 50。
- `alertness`: 代表机器人的警觉属性，初始值为 50。
- `fixed`: 代表机器人是否固定在某个位置，初始值为 False。
- `root_bone`: 代表机器人的根骨位置，初始值为 None。

这些属性可以根据具体的需求在实例化时进行设置，例如：

chatbot = ChitGPT(model_path='model_path/', strength=80, savvy=60, alertness=70, fixed=True, root_bone=(0, 0, 0))

这样就创建了一个力量为 80，机智为 60，警觉为 70，固定在某个位置的机器人，并且这个机器人的根骨位置为坐标系原点。