动手实现文本生成模型：基于 Decoder-only Transformer (PyTorch)

1. 选择框架：PyTorch

我们选择 PyTorch 作为实现框架。PyTorch 提供了灵活的动态图，并且拥有功能强大的 nn.Transformer 模块，方便我们快速构建模型。其社区活跃，资源丰富，是进行深度学习研究和开发的优秀选择。

确保你已经安装了 PyTorch 和其他必要的库：

Bash

pip install torch numpy tqdm

2. 数据准备

我们将使用一个小型文本数据集，例如莎士比亚的十四行诗或一小段故事。为了简化，我们直接在代码中包含一小段文本作为示例。

获取小型文本数据集

你可以从网上找一小段文本，或者创建一个名为 shakespeare.txt 的文件，粘贴一些莎士比亚的文字。例如：

When forty winters shall besiege thy brow,
And dig deep trenches in thy beauty's field,
Thy youth's proud livery so gazed on now,
Will be a tattered weed of small worth held:
Then hours will fresh changes on the make,