有大致的代码吗

以下是一个简单的 ChitGPT 的代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

class ChitGPT:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

    def generate_text(self, input_text, max_length=100):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
        output = self.model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, do_sample=True)
        return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    def respond(self, input_text, max_length=100):
        input_text = "You said: " + input_text + "\nChitGPT: "
        generated_text = self.generate_text(input_text, max_length)
        return generated_text

这个代码定义了一个名为 ChitGPT 的类，它使用了 Hugging Face 的 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 模型。在类中，有两个方法：generate_text 和 respond。

generate_text 方法接受一个输入字符串和一个最大长度参数（默认为100），使用模型生成一个回答字符串，并返回生成的字符串。

respond 方法接受一个输入字符串和一个最大长度参数（默认为100），将输入字符串格式化成一个带有 “You said:” 前缀的字符串，然后调用 generate_text 方法生成回答字符串，并在回答字符串前添加一个 “ChitGPT:” 前缀。最后返回生成的字符串。