文字生成主要使用的模型包括自回歸模型、自編碼器模型和 Sequence-to-Sequence 模型。
在生成過程中，每一步生成的文字都依賴於之前的輸出。表示自回歸模型會逐步生成文字，就像文字接龍一樣，從第一個詞開始，根據前面的詞生成下一個詞，直到生成完整的句子或段落。
一個典型的自回歸模型是 GPT (Generative Pre-trained Transformer)。GPT 模型基於 Transformer 架構中的解碼器部分，使用自注意力機制來捕捉文字中長距離的依賴關係。這使得 GPT 能夠生成連貫且語意一致的文字。這樣的設計讓 GPT 能夠在不同上下文中生成符合情境的文字。
自回歸模型的優勢在於它能夠生成較符合的文字，並且能夠適應不同的文字風格和情境。然而，由於每一步生成都依賴於前一步的輸出，自回歸模型在處理長篇文字時可能會導致生成速度較慢，並且容易累積錯誤
Seq2Seq 最初是為了解決機器翻譯任務而提出的。這類模型通常由一個編碼器和一個解碼器組成。編碼器將輸入序列轉換為一個向量表示。解碼器則根據這個向量生成目標序列。
原始的 Transformer 模型即是一種 Seq2Seq 模型，它使用多層編碼器和解碼器來處理序列資料。這種模型的優勢在於能夠同時考慮輸入序列的全部內容，並在生成過程中動態調整生成策略，以生成符合語意和語法規則的文字。
自編碼器由兩部分組成：編碼器和解碼器。編碼器將輸入資料壓縮到最少特徵，這表示會保留資料的主要特徵。解碼器則根據這個最少特徵重建出與原始資料盡可能相似的輸出。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是自編碼器模型的經典範例。BERT 通過遮罩語言模型 (Masked Language Model, MLM) 進行預訓練，表示它在訓練過程中會隨機遮罩部分輸入單詞，模型的任務是預測這些被遮罩的單詞。通過這種方式，BERT 能夠學習到文字的深層語意結構，使其能理解文字內容。
與自回歸模型不同，自編碼器模型更適合用於需要深入理解文字的任務，例如問答系統和語意分析。
BERT 證明了自編碼器模型在處理自然語言理解方面的強大能力。但是這類模型通常不直接用於文字生成任務，而是作為文字理解和特徵提取的工具。
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