长文本生成用什么模型好

长文本生成可以使用循环神经网络 (RNN)、Transformer等模型。以下是一些常用的模型：

1. 循环神经网络 (RNN)：RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它可以用于文本生成等任务。它的核心思想是在网络中引入一个循环结构，使得网络能够记忆先前的状态，从而更好地处理序列数据。在文本生成中，RNN可以根据先前生成的文本内容来生成新的文本。

2. Transformer模型：Transformer模型是一种新兴的模型，它被广泛应用于自然语言处理领域。它采用了一种基于自注意力机制的架构，可以更好地捕捉文本之间的关系。在文本生成中，Transformer模型可以根据先前生成的文本内容和上下文来生成新的文本。

3. GPT模型：GPT (Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer的预训练模型。它在大规模文本数据上进行预训练，然后再在特定任务上进行微调。在文本生成中，GPT可以根据先前生成的文本内容和上下文来生成新的文本，并且具有非常好的生成效果。

4. LSTM模型：LSTM (Long Short-Term Memory)是一种基于RNN的模型，它可以更好地解决RNN中的梯度消失和梯度爆炸等问题。在文本生成中，LSTM可以根据先前生成的文本内容来生成新的文本，并且可以学习长期的文本依赖关系。

综上所述，不同的模型适用于不同的应用场景和数据类型。在实际应用中，可以根据具体任务和数据情况选择合适的模型。