使用python来实现

好的，使用Python实现一个类ChatGPT的AI对话系统，需要以下步骤：

1. 安装必要的库：首先需要安装transformers和torch库，可以使用pip命令进行安装：

pip install transformers
pip install torch

2. 导入必要的库：在代码中导入必要的库，包括transformers库中的GPT2LMHeadModel和GPT2Tokenizer类，以及torch库。

3. 加载模型和分词器：使用GPT2LMHeadModel和GPT2Tokenizer类加载预训练好的ChatGPT模型和分词器。

4. 定义对话函数：定义一个对话函数，用于输入用户的问题，并生成AI的回答。在这个函数中，需要将用户的问题转换成模型能够接受的格式，并使用模型生成回答，最后将回答转换成自然语言的形式输出。

下面是使用Python实现的一个简单的ChatGPT AI对话系统的代码示例：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch

# 加载预训练好的模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')

# 对话函数
def chat():
    # 提示用户输入问题
    user_input = input("你: ")
    # 将用户输入转换成模型能够接受的格式
    input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
    # 使用模型生成回答
    response = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    # 将回答转换成自然语言的形式输出
    print("AI: " + tokenizer.decode(response.squeeze(), skip_special_tokens=True))

# 进行对话
while True:
    chat()

在上面的代码中，我们首先使用GPT2LMHeadModel和GPT2Tokenizer类加载预训练好的medium大小的DialoGPT模型和分词器。然后定义了一个对话函数chat()，用于输入用户的问题并生成AI的回答。在对话函数中，我们首先使用input()函数提示用户输入问题，然后将用户输入转换成模型能够接受的格式，使用model.generate()方法生成回答，并将回答转换成自然语言的形式输出。

最后，在主函数中使用while循环调用chat()函数，一直进行对话，直到用户自行终止程序。