除了GPT (Generative Pre-trained Transformer) 之外，还有一些其他的好用的类似工具可以用来生成文本。以下是几个受欢迎的工具：
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT 是一个预训练的深度双向 Transformer 模型，常用于自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。
GPT-2: GPT-2 是 OpenAI 开发的一个非常强大的文本生成模型，它可以生成高质量的文章、对话和故事。GPT-2 预训练模型具有 1.5 亿个参数，具备强大的自然语言处理能力。
XLNet: XLNet 是谷歌开发的一种自回归预训练模型，可以提供更好的生成文本的效果。它采用了一种全新的自回归预训练方法，解决了BERT等模型中存在的排列不变性的问题，提高了生成文本的质量。
RoBERTa: RoBERTa 是一种基于 BERT 的模型，它使用更大的预训练数据集和更长的预训练时间进行训练，从而提高了模型的性能。RoBERTa 在多种自然语言处理任务中取得了很好的结果。
CTRL (Conditional Transformer Language Model): CTRL 是 OpenAI 开发的一种条件语言模型，在文本生成任务中可以根据给定的控制码生成特定领域的文本。它可以用于生成代码、小说、科学论文等。
这些工具都是基于 Transformer 架构的模型，经过预训练的模型可以用来生成文本或者在特定任务中进行微调。具体选择哪个工具取决于你的需求和所处理的任务类型。
