Para crear un modelo de atención que sea entrenado para tener conversaciones al estilo Chat GPT, se puede utilizar la biblioteca de TensorFlow y el modelo pre-entrenado GPT-2. Primero, se debe instalar TensorFlow y la biblioteca transformers de Hugging Face, que contiene el modelo GPT-2. Luego, se puede utilizar el modelo pre-entrenado para generar texto en respuesta a una entrada de usuario.

Aquí hay un ejemplo básico de cómo utilizar el modelo GPT-2 para generar texto en respuesta a una entrada de usuario:
```python
import tensorflow as tf
from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel

# Cargar el modelo pre-entrenado GPT-2
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# Función para generar texto en respuesta a una entrada de usuario
def generate_text(prompt):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='tf')
    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# Ejemplo de uso
prompt = "Hola, ¿cómo estás?"
response = generate_text(prompt)
print(response)
```

Este código carga el modelo pre-entrenado GPT-2 y define una función `generate_text()` que toma una entrada de usuario como argumento y genera texto en respuesta utilizando el modelo. El texto generado se limita a una longitud máxima de 1000 caracteres y se utiliza un parámetro de "num_beams" de 5 para mejorar la calidad de la respuesta. El texto generado se decodifica utilizando el tokenizador GPT-2 y se devuelve como una cadena de texto.

Es importante tener en cuenta que el modelo GPT-2 es muy grande y requiere una gran cantidad de recursos de computación para entrenar y utilizar. Además, el modelo pre-entrenado puede contener sesgos y prejuicios que deben ser considerados al utilizarlo para generar texto en respuesta a entradas de usuario.
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