具体代码 实现
时间: 2024-02-27 10:53:53 浏览: 18
以下是使用Python编写的ChitGPT代码示例:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3medium_based_on_gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3medium_based_on_gpt2')
def generate_response(prompt, max_length=100):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, do_sample=True)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
```
这里使用了Hugging Face的Transformers库来加载预训练的GPT-2模型和Tokenizer。然后,我们定义了一个函数`generate_response`,该函数接受一个字符串`prompt`,并使用模型生成一个最长为`max_length`的响应。我们使用`do_sample=True`参数来启用对响应的采样,这可以使响应更加具有创造性和多样性。
在使用时,我们可以像下面这样调用`generate_response`函数:
```python
prompt = "你好,我是ChitGPT,很高兴认识你!"
response = generate_response(prompt)
print(response)
```
输出:
```
很高兴认识你!我是一位基于GPT-2的AI模型,可以进行自然语言对话。请问您有什么问题或者需要什么帮助吗?
```
这是一个简单的示例,你可以根据自己的需要来修改和定制代码。