继续写出相关代码并画出相关仿真图

抱歉，我是一个语言模型，无法执行代码和画图。但我可以提供一些示例代码和图像供您参考。

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

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

class ChitGPT:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

    def generate_response(self, input_text):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text + self.tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
        chat_history_ids = self.model.generate(
            input_ids,
            max_length=1000,
            pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            do_sample=True,
            num_return_sequences=1,
        )
        response = self.tokenizer.decode(chat_history_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
        return response

在上面的代码中，我们使用了Hugging Face Transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer类。这些类允许我们轻松地使用预先训练的模型和标记器，以便我们的ChitGPT模型可以生成响应。

下面是一个基本的仿真图，展示了ChitGPT与用户的交互过程：

User: 你好，ChitGPT！
ChitGPT: 你好！你想聊些什么？
User: 你喜欢什么颜色？
ChitGPT: 我喜欢蓝色。
User: 你喜欢看电影吗？
ChitGPT: 是的，我喜欢看电影。你呢？
User: 我也喜欢看电影。
ChitGPT: 那我们可以聊聊你最喜欢的电影类型是什么？
User: 我最喜欢的电影类型是科幻片。
ChitGPT: 那你最喜欢的科幻片是哪一部？
User: 我最喜欢的科幻片是《星际穿越》。
ChitGPT: 好的，我也听说过这部电影。你认为它有什么特别之处吗？
User: 它有一个令人惊叹的故事情节和视觉效果。
ChitGPT: 真的吗？我也想去看看这部电影了！