不问题，下面为你生成一篇文章：

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在过去的几年中，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术在不断地发展，成了增进计算机处理、分析和理解人类语言的重要手段。ChatGPT，也就是基于转化（Transformer）模型的生成式预训练模型，是自然语言处理技术中的一项重要进展。它可以在一定程度上帮助计算机理解人类语言，并能够表现出对话式的交互能力。在本文中，我们将教你怎样使用Python玩ChatGPT，并让计算机写出文学巨作。

让我们简单了解一下ChatGPT的基本原理。ChatGPT是由OpenAI研发的一种预训练模型，其建立的任务为：让机器学习自然语言模型，使机器可以预测出句子中缺少的单词。在预训练进程中，ChatGPT学习了大量的语言数据，并学习了文本数据中各种语法结构和单词之间的关系。因此，ChatGPT可以生成高质量的语言序列，包括生成对话、新闻、电影剧本等。

下面，我们将介绍怎样使用Python代码实现ChatGPT的相关功能。在此之前，我们需要先安装相关软件包，包括Python的机器学习框架PyTorch和transformers库。

```python

!pip install -q torch

!pip install -q transformers

```

安装完成后，我们需要先导入相关库并下载GPT2模型：

```python

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', return_dict=True)

```

接下来，我们可以定义一个函数，实现ChatGPT生成文本的功能，并设置生成文本的字数。

```python

def generate_text(prompt, num_words=100):

input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

output = model.generate(input_ids, max_length=num_words, do_sample=True)

return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

```

现在，我们可以尝试使用该函数生成一段长度为100个单词的文本，并将其打印出来。

```python

print(generate_text('用Python玩ChatGPT：让计算机写出文学巨作', num_words=100))

```

运行该命令，便可得到计算机根据输入的提示自动生成的一段文本。固然，这只是一个简单的例子。在实际利用中，你可以通过改变模型参数、调剂输入文本的长度等方式取得更多有趣的产出。

ChatGPT为计算机生成文本的能力带来了史无前例的变革。通过使用Python和相关库，我们可以方便地使用ChatGPT模型，让计算机写出文学巨作。这不但对替换人类的文学创作具有重要意义，也同时增进了自然语言处理技术的发展。