给出具体的代码实现

以下是使用Python和Hugging Face Transformers库实现ChitGPT的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练的ChitGPT模型和tokenizer
model_name = "Chun/DialoGPT-small-Chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 设置对话历史和生成的回复的长度
history = []
max_length = 100

# 与ChitGPT进行对话
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("你: ")
    if user_input.lower() == "退出":
        break

    # 将用户输入添加到对话历史中
    history.append(tokenizer.encode(user_input))

    # 将对话历史拼接成一个长序列，并将其转换为PyTorch张量
    input_ids = torch.tensor([tokenizer.bos_token_id] + [token for history_turn in history for token in history_turn]).unsqueeze(0)

    # 生成回复
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

    # 将生成的回复转换为文本并输出
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    print(f"ChitGPT: {response}")

在这个示例中，我们首先使用Hugging Face Transformers库中的`AutoTokenizer`和`AutoModelForCausalLM`类加载了预训练的ChitGPT模型和tokenizer。然后，我们设置对话历史和生成的回复的长度，并使用一个`while`循环与ChitGPT进行对话。在每次循环中，我们首先获取用户输入，将其添加到对话历史中，然后将对话历史拼接成一个长序列，并将其转换为PyTorch张量。接下来，我们使用ChitGPT模型的`generate`方法生成回复，并将其转换为文本并输出。最后，我们回到循环开始，并等待用户的下一条输入。