具体的代码是什么
时间: 2023-08-07 16:04:36 浏览: 42
以下是使用 Python 和 Pytorch 实现的 ChitGPT 代码示例:
```
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
class ChitGPT(nn.Module):
def __init__(self):
super(ChitGPT, self).__init__()
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
self.model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
self.fc = nn.Linear(768, 768)
def forward(self, input_ids):
outputs = self.model(input_ids)
hidden_states = outputs[0]
pooled_output = hidden_states.mean(dim=1)
pooled_output = self.fc(pooled_output)
return pooled_output
def predict(self, text):
input_ids = torch.tensor([self.tokenizer.encode(text)])
with torch.no_grad():
output = self.forward(input_ids)
return output
```
在这段代码中,我们使用了 `transformers` 库中的 `GPT2Tokenizer` 和 `GPT2Model` 类来加载预训练的 GPT-2 模型和相应的分词器。我们还定义了一个名为 `ChitGPT` 的自定义模型,它包含了一个预训练的 GPT-2 模型、一个线性层和一个预测函数,可以用来进行对话生成。
`forward()` 函数接受一个输入序列的 ID,将其馈送到 GPT-2 模型中,并返回最后一层的 hidden state。我们对 hidden state 进行平均池化(mean pooling)并通过一个线性层进行映射。`predict()` 函数接受一个文本输入,将其转换为 ID,并将其馈送到 `forward()` 函数中进行预测。
请注意,这只是一个简单的示例代码,并且可能需要进行修改才能适应您的特定用例。
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