使用python写一个ChatGPT

使用 Python 写一个基于 GPT-2 模型的聊天机器人需要几个步骤:

1. 安装依赖库，包括 transformers 和 torch。

2. 下载并加载预训练模型，可以使用 transformers 库中的 `AutoModelWithLMHead` 类。

3. 定义输入和输出的格式。

4. 定义生成回答的函数，输入上下文和生成的长度，输出回答。

5. 在主函数中循环获取用户输入并生成回答。

示例代码如下：

import torch
from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer

# 加载预训练模型
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

def generate_answer(prompt, model, tokenizer, max_length=2048):
    # 将输入转化为 token 序列
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    # 生成回答
    answer = model.generate(input_ids, max_length=max_length)
    # 将 token 序列转化为文本
    answer_text = tokenizer.decode(answer[0], skip_special_tokens=True)
    return answer_text

# 主函数
while True:
    prompt = input("User: ")
    answer = generate_answer(prompt, model, tokenizer)
    print("Bot:", answer)

注意, 由于GPT-2模型很大,训练很慢，且运行起来也很大，我选择的是 DialoGPT-medium， 这种方式常用于语言交互。

如果你想使用其他的预训练模型，可以更改 `microsoft/DialoGPT-medium` 为其他的预训练