Cohere GPT

Cohere GPT是由Cohere Technologies开发的一种基于GPT模型的自然语言处理工具。它是一个强大的语言生成模型，可以用于各种任务，如文本生成、对话系统、代码自动补全等。

Cohere GPT的优势在于其训练数据和模型权重的质量。Cohere Technologies使用大规模的数据集和强大的计算资源来训练模型，以提供更准确和流畅的生成结果。此外，Cohere GPT还具有较低的推理成本，可以在实时应用中快速生成响应。

以下是一个使用Cohere GPT生成文本的示例：

import torch
from transformers import GPTNeoForCausalLM, GPT2Tokenizer

# 加载预训练的Cohere GPT模型和分词器
model = GPTNeoForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")

# 输入文本
input_text = "Once upon a time"

# 将输入文本编码为模型可接受的输入张量
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# 使用Cohere GPT生成下一个词
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 打印生成的文本
print(generated_text)

这段代码使用了Cohere GPT的预训练模型和分词器，将输入文本编码为模型可接受的输入张量，然后使用模型生成下一个词，并将生成的文本解码为可读的格式。你可以根据需要调整`max_length`参数来控制生成文本的长度。