请给出具体的实现代码

以下是一个基于Python和Pytorch的ChitGPT实现示例：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

class ChitGPT:
    def __init__(self, model_path):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)
        
    def generate_response(self, input_text, max_length=50):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
        output = self.model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, 
                                      pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id)
        response = self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
        return response

在上面的代码中，我们首先导入了所需的库。然后，我们定义了一个名为ChitGPT的类，该类包含了两个方法：

- `__init__`: 该方法用于初始化模型和分词器。我们使用Hugging Face的transformers库中的`GPT2Tokenizer`和`GPT2LMHeadModel`类来实现分词和生成响应的功能。

- `generate_response`: 该方法接受一个输入文本并生成一个响应。我们使用`GPT2LMHeadModel`的`generate`方法来生成响应，并使用`GPT2Tokenizer`的`decode`方法将响应从标记转换为文本。

现在，我们可以使用以下代码创建一个ChitGPT实例并与其进行对话：

model_path = 'path/to/chitgpt/model'
chitgpt = ChitGPT(model_path)

while True:
    user_input = input("You: ")
    response = chitgpt.generate_response(user_input)
    print("ChitGPT: " + response)

在上面的代码中，我们首先创建了一个ChitGPT实例，并使用`while`循环来不断与其进行对话。每当用户输入文本时，我们使用`generate_response`方法生成一个响应，并将其打印到控制台。