基于上述基础，增加数据和代码

好的，接下来我会为您展示一些基于CSDN开发的ChitGPT模型的代码和数据。

首先是数据，我们需要一个用于训练模型的数据集。这里我使用了Cornell Movie Dialogs Corpus数据集，它包含了电影对话的文本数据。您可以从以下链接下载该数据集：http://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell_Movie-Dialogs_Corpus.html

接下来是代码。我们首先需要安装一些必要的库，如PyTorch、transformers等。以下是一个简单的代码示例，用于加载Cornell数据集并训练ChitGPT模型：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import numpy as np
import os

class CornellDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path, tokenizer, block_size=512):
        self.block_size = block_size - tokenizer.num_special_tokens_to_add(pair=True)
        self.tokenizer = tokenizer
        self.examples = []
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            lines = f.readlines()
            for i in tqdm(range(0, len(lines)-1, 2)):
                line1 = lines[i].strip()
                line2 = lines[i+1].strip()
                if len(line1) > 0 and len(line2) > 0:
                    self.examples.append(tokenizer.encode(line1, text_pair=line2, add_special_tokens=True))

    def __len__(self):
        return len(self.examples)

    def __getitem__(self, idx):
        return torch.tensor(self.examples[idx], dtype=torch.long)

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

train_dataset = CornellDataset("movie_dialogs.txt", tokenizer)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

for epoch in range(3):
    model.train()
    total_loss = 0
    for i, batch in enumerate(train_loader):
        batch = batch.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch, labels=batch)
        loss, *_ = outputs
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
        if i % 100 == 0 and i > 0:
            print(f"Epoch {epoch}, Batch {i}: Loss = {total_loss / i:.3f}")

在上述代码中，我们使用了PyTorch和Transformers库来训练ChitGPT模型。我们还定义了一个CornellDataset类来加载Cornell数据集，并使用GPT2Tokenizer对文本进行编码。最后，我们使用Adam优化器来更新模型参数，并使用GPU加速训练。

希望这个示例能够帮助您更好地了解如何使用CSDN开发的ChitGPT模型！