在刚刚的代码中加入LSTM结构

好的，我可以帮你加入LSTM结构。LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，可以处理序列数据，具有长期记忆能力。在代码中加入LSTM结构可以提高模型在处理序列数据时的表现。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在ChitGPT中加入LSTM结构：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Model, GPT2Config

class ChitGPTWithLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.gpt2 = GPT2Model(config)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=config.n_embd, hidden_size=config.n_embd, num_layers=2, batch_first=True)
        
    def forward(self, input_ids):
        gpt2_output = self.gpt2(input_ids)
        lstm_output, _ = self.lstm(gpt2_output[0])
        return lstm_output

在这个代码中，我们将ChitGPT模型与LSTM结构组合在一起，形成一个新的模型ChitGPTWithLSTM。我们使用GPT2Model来作为ChitGPT的基础模型，然后在其输出上加入LSTM结构。具体来说，我们将GPT2Model的输出作为LSTM的输入，然后将LSTM的输出作为ChitGPTWithLSTM的输出。

在LSTM的初始化中，我们指定了输入大小为config.n_embd（即GPT2Model的隐藏层大小），隐藏层大小也为config.n_embd，LSTM的层数为2层。在forward函数中，我们首先将输入传递给GPT2Model，然后将其输出传递给LSTM，最后返回LSTM的输出。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需要进行修改和调整。同时，如果您需要更详细的说明或是帮助，可以留言告诉我。