将以上代码转为四个函数

好的，根据你的要求，我将以上代码转换为四个函数，分别是 `get_dataset()`、`train_model()`、`generate_response()` 和 `run_chatbot()`。下面分别介绍这四个函数的功能和实现。

1. `get_dataset()`: 该函数用于获取对话数据集。具体实现如下：

def get_dataset():
    # 读取对话数据文件
    with open('conversation.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.read().split('\n')
    # 分离问题和答案
    questions = []
    answers = []
    for i in range(0, len(lines), 2):
        questions.append(lines[i])
        answers.append(lines[i+1])
    return questions, answers

2. `train_model()`: 该函数用于训练对话模型。具体实现如下：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

def train_model(questions, answers):
    # 加载预训练模型和分词器
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
    # 处理输入数据
    inputs = []
    for q, a in zip(questions, answers):
        inputs.append(q + tokenizer.eos_token + a + tokenizer.eos_token)
    # 分词并编码
    encoded_inputs = tokenizer.batch_encode_plus(
        inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    # 训练模型
    model.train()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
    for i in range(3):
        loss = model(**encoded_inputs, labels=encoded_inputs['input_ids']).loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        print('Epoch:', i+1, 'Loss:', loss.item())
    # 保存模型
    model.save_pretrained('chitgpt')

3. `generate_response()`: 该函数用于生成模型的回复。具体实现如下：

def generate_response(prompt):
    # 加载模型和分词器
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('chitgpt')
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('chitgpt')
    # 生成回复
    model.eval()
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
    output = model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=50, top_p=0.95)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

4. `run_chatbot()`: 该函数用于运行对话机器人。具体实现如下：

def run_chatbot():
    # 获取对话数据集
    questions, answers = get_dataset()
    # 训练模型
    train_model(questions, answers)
    # 进入对话模式
    while True:
        prompt = input('You: ')
        if prompt.lower() == 'quit':
            break
        response = generate_response(prompt)
        print('Chatbot:', response)

以上就是四个函数的具体实现。你可以直接调用 `run_chatbot()` 函数来运行整个对话机器人。