可以将刚才的代码改成多步预测的方法吗

当然可以。在多步预测中，我们可以使用上一次的输出作为下一次的输入，以此类推。下面是一个简单的示例：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")

input_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

# 将输入编码为 token IDs
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# 初始化上一次的输出
last_output = input_ids

# 生成多步预测
for i in range(10):
    # 将上一次的输出传递给模型
    outputs = model(last_output)

    # 获取模型的预测
    predictions = outputs.logits[:, -1, :]

    # 选择最有可能的下一个 token
    next_token = torch.argmax(predictions, dim=-1).unsqueeze(-1)

    # 将下一个 token 添加到上一次的输出中，以便下一次预测
    last_output = torch.cat((last_output, next_token), dim=-1)

# 将输出解码为文本
output_text = tokenizer.decode(last_output[0])
print(output_text)

在这个示例中，我们使用了一个 for 循环来生成多步预测。我们通过将上一次的输出传递给模型来生成每一步的预测，并选择最有可能的下一个 token。然后，我们将下一个 token 添加到上一次的输出中，以便下一次预测。最后，我们将输出解码为文本并打印出来。