给出代码

以下是使用 Python 和 PyTorch 实现的 ChitGPT 模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class ChitGPT(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_layers, hidden_size, device='cpu'):
        super(ChitGPT, self).__init__()
        self.device = device

        # Embedding layer
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)

        # Transformer layers
        self.transformer_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=embedding_size, nhead=4, dim_feedforward=hidden_size) 
            for _ in range(num_layers)
        ])

        # Output layer
        self.output = nn.Linear(embedding_size, vocab_size)

    def forward(self, input_ids):
        # Embed input tokens
        embeddings = self.embedding(input_ids)

        # Apply transformer layers
        for layer in self.transformer_layers:
            embeddings = layer(embeddings)

        # Project embeddings back to vocabulary space
        logits = self.output(embeddings)

        return logits

这是一个简单的基于 Transformer 的语言模型，其中包括一个嵌入层、多个 Transformer 编码器层和一个线性输出层。该模型使用了 PyTorch 中的 TransformerEncoderLayer 类。在 forward 方法中，我们首先将输入的 token 序列嵌入到一个低维空间中，然后将其输入到多个 Transformer 编码器层中进行处理。最后，我们将最后一个编码器层的输出通过一个线性层映射回词汇表空间，得到每个单词在下一个位置出现的概率分布。

要使用该模型进行对话，我们可以将用户的输入序列作为输入，然后将模型生成的下一个单词作为回复输出。我们还可以使用一些技巧，例如束搜索和温度采样，以增强模型的表现。