根据你给出的设计方案具体设计一个程序

好的，以下是一个基于ChitGPT的简单对话程序示例：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('chitgpt-small')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('chitgpt-small')

# 设置模型运行设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 设置对话起始语句
conversation_history = "你好，我是ChitGPT，有什么问题可以问我哦~"

while True:
    # 接收用户输入
    user_input = input("用户：")

    # 将对话历史和用户输入合并成一个文本序列
    input_ids = tokenizer.encode(conversation_history + user_input, return_tensors='pt').to(device)

    # 生成回复
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    # 输出回复并更新对话历史
    print("ChitGPT:", response)
    conversation_history += user_input + response

这个程序可以与用户进行简单的对话，当用户输入一个句子后，程序会生成一个回复并输出到屏幕上。程序中使用的ChitGPT模型是预训练好的，可以直接加载使用。在生成回复时，我们可以使用一些参数来控制生成的质量和多样性，比如`max_length`控制生成序列的最大长度，`num_beams`控制生成时的束搜索宽度，`no_repeat_ngram_size`控制生成时不重复的n-gram大小等。