;;文本生成源于语言模型，其目标是对自然语言的概率分布建模，从而实现文本的创造和预测。

图5-1将自然语言句子

翻译成目标语言;本章回顾了从基于规则的方法、统计语言模型到循环神经网络（RNN）及其变体的演进过程，重点探讨Transformer模型及其自注意力机制的工作原理和优势。Transformer通过编码器和解码器结构，实现了高效的并行计算和长距离依赖关系的建模，成为现代文本生成的核心架构。此外，本章还介绍了文本生成技术在多个领域的应用，如文本摘要、诗歌生成、对话系统和机器翻译，同时指出了当前技术面临的挑战。;;PART01;大量的研究从基于统计的n元语言模型