你可以给我后续的测试模型的代码吗

当然可以，以下是一个简单的示例代码，用于测试ChitGPT模型：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和标记器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt")

# 开始对话
while True:
    # 输入问题
    user_input = input("你想问什么？")

    # 将输入的问题编码为ID
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')

    # 生成回答
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=50,  # 最大生成长度
        do_sample=True,  # 允许模型自由生成
        top_p=0.92,  # 随机性的控制
        top_k=50   # 控制生成词汇的数量
    )

    # 解码生成的回答，并输出给用户
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    print(response)

这个示例代码使用了ChitGPT模型和对应的标记器。用户可以输入问题，代码会自动生成回答并输出给用户。在这个示例中，我们使用了一些超参数来调整生成回答的质量。这些超参数包括`max_length`、`do_sample`、`top_p`和`top_k`。用户可以根据需要进行调整。