文本生成（Text Generation） 是自然語言處理 （NLP） 中最具代表性的任務之一。它的核心目標是讓電腦能夠自動生成符合語法、語意合理且具有連貫性的自然語言內容。隨著 大型語言模型（LLM） 的興起，文本生成的品質已經從生硬的機械式輸出，逐漸進化為接近人類水準的流暢表達。

語言模型的角色

語言模型的基本任務是 預測下一個詞。例如，給定一段文字「我今天想去」，模型需要推測最可能的下一個詞是「吃飯」、「運動」或「旅行」。這種能力不僅是生成文本的基礎，也是翻譯、摘要與對話系統等應用的核心。

從 n-gram 模型 到 RNN / LSTM，再到 Transformer，語言模型的演進大幅提升了對長距離依賴的處理能力，使生成的文本更加自然且具備上下文邏輯。

主要應用場景

1. 機器翻譯

• 透過 Seq2Seq 與 Transformer，語言模型能夠理解源語言並生成目標語言。

2. 對話系統

• 如 ChatGPT，能進行自然對話，甚至模擬專業顧問或客服角色。

3. 自動摘要

• 將冗長文章壓縮為重點內容，協助快速獲取資訊。

4. 內容創作

• 小說、新聞稿、廣告文案，甚至程式碼，都能透過 LLM 自動生成。

當前挑戰

儘管文本生成技術已取得重大突破，但仍存在一些問題：

• 幻覺現象（Hallucination）：模型可能生成看似合理但實際錯誤的內容。

• 偏見與倫理問題：模型可能反映訓練資料中的偏見。

• 控制與可解釋性：如何讓生成內容符合特定需求仍是研究難題。

總結來說，文本生成技術已經深刻影響資訊獲取、知識管理與創意產業。隨著模型規模與訓練資料持續擴展，我們有理由相信，未來的文本生成系統將更具智慧與靈活性。