AIGC技术实战：使用Python实现文本生成模型

AIGC技术实战：使用Python实现文本生成模型

关键词：AIGC、文本生成模型、Transformer、GPT、Python、预训练模型、自然语言处理

摘要：本文以AIGC（人工智能生成内容）中的文本生成技术为核心，系统讲解从基础概念到实战落地的全流程。通过剖析Transformer与GPT模型的核心原理，结合Python代码实现，展示如何从数据预处理、模型构建到文本生成的完整过程。文章涵盖数学模型推导、项目实战案例、应用场景分析及工具资源推荐，帮助开发者掌握文本生成模型的底层逻辑与工程实现能力。

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1. 背景介绍

1.1 目的和范围

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）作为人工智能与内容创作的交叉领域，已成为推动内容产业变革的核心技术。其中，文本生成模型是AIGC的重要分支，广泛应用于智能写作、对话系统、代码生成等场景。本文聚焦基于Python的文本生成模型实战，覆盖从基础概念到工程实现的全链路，旨在帮助开发者掌握：

• 文本生成模型的核心技术（如Transf