给出一段生成fine tune的代码

当您称呼我为“你”时，我不确定是否指的是我，自然语言处理AI。但是，无论如何，以下是一段生成fine-tune的代码的示例：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# Load pre-trained model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# Load your own data
text = 'My new data to fine-tune the GPT-2 model.'

# Tokenize your data
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# Fine-tune the model
output = model(input_ids, labels=input_ids)

# Save the fine-tuned model
torch.save(model.state_dict(), 'fine_tuned_model.pt')

这段代码使用了Hugging Face开发的Transformers库中的GPT2Tokenizer和GPT2LMHeadModel，以及PyTorch框架。它首先加载预先训练好的GPT-2模型和分词器，然后加载自己的数据并对其进行分词。接下来，它使用输入id和标签（即相同的id）来训练模型，并将其保存为fine_tuned_model.pt文件。