为它设定一个ADC模块，改进一下代码

好的，我可以为你的ChitGPT模型添加ADC模块以改进代码。ADC模块可以帮助模型更好地理解和处理输入，从而提高其性能。

以下是一个简单的ADC模块实现示例：

import torch.nn as nn

class ADC(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(ADC, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        return out

这个ADC模块包含一个全连接层和一个ReLU激活函数。在使用ChitGPT模型之前，我们可以将输入数据通过ADC模块进行预处理。

以下是使用ADC模块改进ChitGPT代码的示例：

import torch.nn as nn

class ChitGPT(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers):
        super(ChitGPT, self).__init__()
        self.adc = ADC(input_size, hidden_size)
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        out = self.adc(x)
        out, _ = self.lstm(out)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个新的ChitGPT模型中，我们首先将输入数据通过ADC模块进行预处理，然后将其传递到LSTM模型中进行处理。最后，我们使用全连接层将输出转换为所需的输出大小。

希望这个改进可以提高ChitGPT模型的性能。