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本章深入解析GPT模型在文本生成任务中的核心原理与实现方法，以GPT-2为切入点，详细探讨其主要模块和关键机制。首先介绍GPT-2的核心模块结构，包括层堆叠和多头注意力机制的实现，揭示其在复杂语言建模任务中的重要作用。随后，结合实际应用，解析GPT模型的文本生成过程，展示不同生成算法（如Greedy Search和Beam Search）在生成策略上的异同。最后，聚焦模型的评估与调优，介绍常见的效果评估方法及如何利用困惑度（Perplexity）指标来衡量生成质量，为后续的微调优化和性能提升提供有效策略。