文本生成需清洗标准化数据、分词映射ID并构建含特殊标记的词表；采用因果掩码的Transformer解码器架构；以自回归方式训练，用交叉熵损失并右移标签；推理支持贪婪/束搜索及采样策略。
准备文本数据并做预处理
文本生成任务对数据质量敏感，需先清洗和标准化。去掉HTML标签、特殊符号、多余空格，统一转为小写（除非大小写有语义差异，如专有名词）。按句子或固定长度切分，避免过长导致显存溢出。常用方式是用nltk或jieba（中文）分词，再映射为整数ID——构建词表时建议限制最大词频（如只保留前5万高频词），并加入[PAD]、[UNK]、[BOS]、[EOS]等特殊标记。
搭建Transformer解码器为主的生成架构
文本生成通常采用仅含解码器的Transformer（如GPT系列），不依赖编码器-解码器结构。核心组件包括：多头自注意力层（带因果掩码，确保预测时只看到前面token）、前馈网络、层归一化和残差连接。PyTorch中可用nn.TransformerDecoderLayer，但更推荐手动实现以控制细节；Hugging Face的AutoModelForCausalLM可快速加载预训练权重（如gpt2或bert-base-chinese微调为因果语言模型）。
设计训练目标与损失函数
标准做法是自回归训练：输入序列x[0...t-1]，预测下一个tokenx[t]。使用交叉熵损失，忽略ignore_index参数）。注意label要右移一位——即把原始序列整体作为label，input_ids去掉末尾，label去掉开头。训练时可启用梯度裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_）防止爆炸，学习率建议用warmup+cosine衰减。
实现推理与可控生成
训练后用贪婪搜索、束搜索（beam search）或采样（top-k / nucleus sampling）生成文本。Hugging Face的model.generate()接口支持这些策略。例如设do_sample=True, top_k=50, temperature=0.7可平衡多样性与合理性；加max_length和early_stopping=True防无限生成。若需条件生成（如“写一首唐诗”），可在输入开头拼接提示词，并在tokenizer中确保其被正确编码。
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基本上就这些。不复杂但容易忽略细节——比如因果掩码没设对会导致信息泄露，词表未对齐会让生成全是[UNK]，训练时没mask掉padding会拖慢收敛。动手跑通一个小规模版本（比如用WikiText-2微调一个6层Transformer），比直接套大模型更能理解原理。 
