编写一个类似GPT的人工智能是一个非常复杂的任务，需要大量的数据和计算资源。以下是一个简单的示例，用于展示如何生成一些类似GPT的文本：```pythonimport random# 定义输入文本和输出文本的长度input_len = 10output_len = 20# 定义词库，用于生成文本vocab = ['hello', 'world', 'how', 'are', 'you']# 随机生成输入文本input_text = ' '.join(random.choices(vocab, k=input_len))# 随机生成输出文本output_text = input_textfor i in range(output_len):next_word = random.choice(vocab)output_text += ' ' + next_wordprint('输入文本:', input_text)print('输出文本:', output_text)```此示例将随机生成一个输入文本，并通过对词库进行随机选择，生成一段长度为20的输出文本。当然，这只是一个非常简单的示例，实际的GPT模型要更加复杂。如果您想要构建一个真正的GPT模型，建议阅读相关的文献和教程，并使用深度学习框架进行实现。