如何不通过Davinci配置，手动实现E2E？举一个具体的代码例子

E2E（End-to-End）是指在机器学习任务中直接从原始输入数据到最终输出结果的全过程实现。在OpenAI的GPT系列模型中，E2E是指使用单个模型实现对话生成的全过程，包括输入文本的解析、上下文的理解、对话历史的记忆、对话内容的生成等。

对于GPT模型的E2E实现，可以通过调整输入输出格式和模型参数来实现。下面是一个使用PyTorch实现GPT-2模型E2E对话生成的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

def generate_response(input_text, max_length=50):
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
    output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, do_sample=True)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

while True:
    input_text = input("You: ")
    response = generate_response(input_text)
    print("Bot:", response)

在这个例子中，我们首先使用GPT2Tokenizer加载预训练的tokenizer，然后使用GPT2LMHeadModel加载预训练的GPT-2模型。generate_response函数接受用户输入的文本，并将其编码为模型输入，然后调用模型的generate方法生成对话响应。最后，我们使用tokenizer将模型输出转换为文本并返回。

需要注意的是，这个例子使用了预训练的GPT-2模型，如果没有预训练权重，需要先进行训练。另外，模型的参数设置也会影响对话生成的质量和效率，需要根据具体情况进行调整。