用python写

好的，那我就用 Python 写一个 ChitGPT 的类 Chatbot 吧。首先，我们需要安装 transformers 库来使用 GPT 模型。你可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers

接下来，我们就可以定义一个 Chatbot 类了，代码如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

class Chatbot:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")

    def generate_response(self, input_text):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text + self.tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
        chatbot_output = self.model.generate(
            input_ids,
            do_sample=True,
            max_length=1000,
            top_p=0.95,
            top_k=50
        )
        response_text = self.tokenizer.decode(chatbot_output[0], skip_special_tokens=True)
        return response_text

在这个类中，我们使用了 GPT-Neo 1.3B 模型作为我们的聊天机器人。当我们创建 Chatbot 实例时，我们将自动下载和加载预训练模型和 tokenizer。

接下来，我们定义了一个 generate_response() 方法，它接受一个字符串输入并返回一个字符串响应。在这个方法中，我们使用 tokenizer 对输入进行编码，然后将输入传递给模型进行生成。我们使用了一些参数来生成响应，如 do_sample=True 表示使用随机采样，max_length=1000 表示生成的响应最长为 1000 个 tokens，top_p=0.95 和 top_k=50 分别表示保留最可能的 95% 和前 50 个 tokens 作为下一个 token 的选项。

最后，我们使用 tokenizer 解码模型的输出并将其返回。现在，我们可以创建一个 Chatbot 实例，并开始与它进行交互了。