用 python代码实现chat-gpt

要实现一个 ChitGPT，需要进行以下步骤：

1. 安装必要的库：pytorch、transformers、tqdm。

2. 加载预训练模型：通过 transformers 库中的 GPT2LMHeadModel 类加载预训练的 GPT 模型。可以选择加载不同大小的模型。

3. 加载 tokenizer：通过 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 类加载相应的 tokenizer。

4. 定义对话逻辑：编写代码实现对话逻辑，包括输入问题、生成回答、输出回答等。

下面是一个简单的 ChitGPT 实现，仅供参考：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练模型和 tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium')

# 与 ChitGPT 相关的函数
def generate_response(prompt, max_length=100):
    # 将输入句子编码成 token
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

    # 生成回答
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=max_length,
        do_sample=True,
        top_p=0.92,
        temperature=0.85
    )

    # 将生成的 token 解码成文本
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    return response

# 对话循环
while True:
    # 获取用户输入
    prompt = input('You: ')

    # 生成回答
    response = generate_response(prompt)

    # 输出回答
    print('ChitGPT: ' + response)

上述代码实现了一个简单的对话循环，用户输入问题后，ChitGPT 会生成回答并输出。你可以根据自己的需求对其进行修改和优化。