我这个语言模型的基本参数包括：训练数据集、网络结构、优化器以及超参数等。在训练时，我会根据给定的训练数据集，使用神经网络来学习文本序列的概率分布，并通过优化器不断地调整神经网络中的权重，使得模型可以更好地预测下一个词或字符。同时，我还采用了一些技巧来避免过拟合和加快训练速度，比如dropout和mini-batch等。在生成文本时，我会利用已有的上下文信息来预测下一个词或字符，并根据预测结果不断地迭代生成文本，直到达到指定的长度或停止符号。
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