代码 实现

ChitGPT 的实现主要基于 PyTorch 框架和 Transformers 库。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 ChitGPT 进行基本的对话：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载 ChitGPT 模型和 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("chitgpt-small")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("chitgpt-small")

# 定义对话函数
def chat(prompt):
    # 对话开始标记
    history = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=True)

    # 最大对话长度
    max_length = 100

    # 生成对话
    for i in range(max_length):
        # 将历史对话转换为 PyTorch 张量
        input_ids = torch.tensor(history, dtype=torch.long).unsqueeze(0)

        # 使用模型生成下一个词
        outputs = model(input_ids)
        logits = outputs[0][:, -1, :]
        next_token_id = torch.argmax(logits, dim=-1).item()

        # 如果生成的下一个词是结束标记，则停止对话
        if next_token_id == tokenizer.eos_token_id:
            break

        # 将下一个词添加到历史对话中
        history.append(next_token_id)

    # 将历史对话转换为文本并返回
    return tokenizer.decode(history, skip_special_tokens=True)

# 进行对话
prompt = "你好，ChitGPT！"
print(chat(prompt))

这段代码首先加载了 ChitGPT 模型和 tokenizer，然后定义了一个 `chat` 函数，该函数将一个字符串作为输入，生成一段对话并返回。在 `chat` 函数中，我们首先将输入字符串转换为 ChitGPT 可以接受的格式（即添加特殊标记，将其转换为 PyTorch 张量），然后使用模型不断生成下一个词，最终生成一段完整的对话。