context的使用方法

C 知道可以使用 context 来提高语言模型的预测准确性。具体使用方法可以参考以下代码示例：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

input_text = "今天天气很好，"

input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(input_ids, labels=input_ids)

loss = outputs.loss
logits = outputs.logits

next_token_logits = logits[:, -1, :]
next_token_id = torch.argmax(next_token_logits, dim=-1)

generated_text = tokenizer.decode(input_ids[].tolist() + next_token_id.tolist())
print(generated_text)

以上代码中，我们使用 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 来加载预训练模型。然后，我们输入一个文本，将其编码为 input_ids，然后将其输入模型中进行预测。模型会输出下一个 token 的 logits，我们可以使用 argmax 函数来获取最可能的下一个 token。最后，我们将生成的 token 解码为文本，得到最终的生成文本。