model.build_vocab不存在啊

如果你使用的是 GPT2LMHeadModel，那么就不需要调用 `model.build_vocab()` 方法。因为这个方法主要是用于构建词汇表的，而 GPT2LMHeadModel 会自动加载预训练模型中的词汇表。如果你想要自己训练一个语言模型，那么可以参考以下代码来构建词汇表：

from transformers import GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
tokenizer.add_tokens(['[SPECIAL_TOKEN_1]', '[SPECIAL_TOKEN_2]'])

model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

# 这里是你的训练代码

在这个例子中，我们首先使用 `GPT2Tokenizer` 加载了预训练模型的词汇表，并添加了两个特殊的标记（`[SPECIAL_TOKEN_1]` 和 `[SPECIAL_TOKEN_2]`）。然后，我们使用 `model.resize_token_embeddings()` 方法来调整模型的嵌入层大小，以便可以处理新的标记。在训练模型之前，我们需要使用 `tokenizer.encode()` 方法将文本转换为模型可以处理的张量。