模块设计说明（类方法设计说明）

ChitGPT 是一个基于 GPT 模型的聊天机器人，其类方法设计如下：

1. `__init__(self, model_path)`：初始化方法，接收一个模型路径参数，加载预训练模型，构建 tokenizer，并设置一些模型参数。

2. `generate_response(self, context, max_length=30, temperature=1.0, top_k=0, top_p=0.9)`：生成回复方法，接收一个上下文参数和一些可选的参数，使用模型生成一个回复，并返回该回复。

3. `get_response(self, input_text)`：获取回复方法，接收一个用户输入参数，调用 generate_response 方法生成回复，并返回该回复。

4. `train(self, train_dataset, eval_dataset, epochs=3, batch_size=32, learning_rate=5e-5, warmup_steps=10000, weight_decay=0.01, save_path=None)`：训练模型方法，接收训练集和验证集数据集，以及一些可选的训练参数，使用 Transformers 库中的 Trainer 类进行模型训练，并保存训练好的模型。

5. `load_model(self, model_path)`：加载模型方法，接收一个模型路径参数，加载指定路径下的模型，并更新 tokenizer。

6. `save_model(self, save_path)`：保存模型方法，接收一个保存路径参数，将当前模型保存到指定路径下。

7. `get_tokenizer(self)`：获取 tokenizer 方法，返回当前模型使用的 tokenizer。

8. `set_seed(self, seed)`：设置随机种子方法，接收一个随机种子参数，设置随机种子。

以上是 ChitGPT 类的主要方法设计说明，使用这些方法可以实现聊天机器人的基本功能。