你能给出相应代码和相应解释吗

当然可以，以下是一个简单的实现示例：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载 GPT2 分词器和模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 设定对话的最大长度和生成的答案数量
max_length = 100
num_return_sequences = 1

# 定义对话生成函数
def generate_response(prompt):
    # 将用户输入的字符串进行分词，并将其转换为 PyTorch 张量
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

    # 使用 GPT2 模型生成答案
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=max_length,
        num_return_sequences=num_return_sequences,
        no_repeat_ngram_size=2,
        repetition_penalty=1.5,
        length_penalty=1.0,
        early_stopping=True,
        use_cache=True
    )

    # 将生成的答案转换为字符串
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    return response

# 测试对话生成函数
while True:
    prompt = input('你：')
    response = generate_response(prompt)
    print('AI：', response)

这段代码使用了 Hugging Face 的 Transformers 库来加载 GPT2 模型和分词器。在 `generate_response` 函数中，我们将用户输入的字符串分词，并将其输入到 GPT2 模型中生成答案。通过调整 `max_length`、`num_return_sequences`、`no_repeat_ngram_size`、`repetition_penalty` 和 `length_penalty` 等参数，我们可以控制答案的生成方式。最终，我们将生成的答案转换为字符串并返回。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，要开发一个更强大的对话系统需要考虑到许多因素，如模型的训练数据、模型的架构、对话的上下文、对话历史记录等等。同时，对于模型的训练和调整也需要投入相当大的精力和资源。