c++ 实现

以下是一个简单的 C++ 实现，使用了第三方库 Hugging Face Transformers 和 Torch：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <torch/torch.h>
#include <torch/script.h>
#include <transformers/transformers.h>

int main() {
    // 加载模型和 tokenizer
    std::string model_path = "path/to/model";
    std::string vocab_path = "path/to/vocab";

    transformers::BertTokenizer tokenizer(vocab_path);
    torch::jit::script::Module model = torch::jit::load(model_path);

    // 设置模型为 eval 模式
    model.eval();

    // 对话循环
    std::string input_text;
    std::vector<std::string> history;

    while (true) {
        // 获取用户输入
        std::getline(std::cin, input_text);

        // 把历史记录和用户输入拼接成一个字符串
        std::string context = "";
        for (const auto& h : history) {
            context += h + tokenizer.get_ending_of_wordpiece();
        }
        context += input_text;

        // 把字符串编码成 token
        std::vector<std::string> tokens = tokenizer.encode(context);

        // 把 token 转换成 tensor
        std::vector<int64_t> input_ids(tokens.size());
        std::transform(tokens.begin(), tokens.end(), input_ids.begin(),
            [&](const std::string& token) { return std::stoi(token); });
        torch::Tensor input_tensor = torch::tensor(input_ids).unsqueeze(0);

        // 用模型生成回复
        std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
        inputs.push_back(input_tensor);
        at::Tensor output_tensor = model.forward(inputs).toTensor();

        // 把回复从 tensor 转换成字符串
        std::vector<int64_t> output_ids = output_tensor.argmax(/*dim=*/2).squeeze().tolist();
        std::vector<std::string> output_tokens(output_ids.size());
        std::transform(output_ids.begin(), output_ids.end(), output_tokens.begin(),
            [&](const int64_t id) { return std::to_string(id); });
        std::string output_text = tokenizer.decode(output_tokens);

        // 输出回复并更新历史记录
        std::cout << output_text << std::endl;
        history.push_back(input_text);
        history.push_back(output_text);
    }

    return 0;
}

需要注意的是，这个实现可能不够完整和稳定，还需要根据实际情况进行进一步的调整和优化。