PaddleNLP下的ERNIE-GEN模块如何加载一个用于文本生成的自定义数据集，请代码展示

要加载一个用于文本生成的自定义数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：准备一个包含文本序列的数据集，每个文本序列应该以特殊的分隔符（如“[SEP]”）结尾，以便ERNIE-GEN可以根据输入的开头文本生成完整的文本序列。

2. 定义数据集读取器：可以通过继承PaddleNLP提供的ernie-gen数据集读取器的方式，自定义一个数据集读取器，实现对自定义数据集的读取和处理。以下是一个简单的自定义数据集读取器示例：

from paddlenlp.datasets import MapDataset
from paddlenlp.datasets.ernie_gen import ErnieGenDataset

class MyErnieGenDataset(ErnieGenDataset):
    def __init__(self, file_path):
        super().__init__(file_path)

    def __getitem__(self, index):
        # 读取一个文本序列
        text = self.data[index].strip()
        # 将文本序列按分隔符切分成多个片段
        segments = text.split('[SEP]')
        # 构造输入和标签数据
        input_ids = [self.tokenizer.cls_token_id] + self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(segments[:-1])
        label_ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(segments)
        return input_ids, label_ids

    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 加载自定义数据集
train_dataset = MyErnieGenDataset('train.txt')
dev_dataset = MyErnieGenDataset('dev.txt')
test_dataset = MyErnieGenDataset('test.txt')

在上面的示例中，我们继承了ErnieGenDataset类，并重写了__getitem__方法，实现了将自定义数据集中的文本序列转换成模型可以接受的输入和标签数据的功能。其中，input_ids是模型的输入数据，label_ids是模型的标签数据，模型的训练过程就是通过最大化预测标签序列的概率来优化模型的。

3. 加载预训练模型：可以使用PaddleNLP提供的ErnieForGeneration类加载ERNIE-GEN模型，并根据需要进行微调。以下是一个简单的模型加载和微调示例：

import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.transformers import ErnieForGeneration

# 加载预训练模型
model = ErnieForGeneration.from_pretrained('ernie-2.0-large-en')
# 微调模型
for epoch in range(num_epochs):
    for input_ids, label_ids in train_data_loader:
        # 前向计算
        logits = model(input_ids=input_ids)[0]
        # 计算损失
        loss = F.cross_entropy(logits.reshape(-1, logits.shape[-1]), label_ids.reshape(-1))
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

在上面的示例中，我们使用ErnieForGeneration类加载了ERNIE-GEN模型，并使用交叉熵损失函数进行微调。在每个epoch中，我们遍历训练数据集，计算模型的损失并进行反向传播和参数更新。