コンテキスト付きで文を生成する

この演習では、テキスト生成用に事前学習済みのモデルを試します。環境には、model 変数としてモデルが読み込まれており、initialize_params() と get_next_token() 関数も利用できます。

後者は事前学習済みモデルを使って次の文字を予測し、次の 3 つの変数を返します：次の文字 next_char、更新済みの文 res、そして次を予測するために使われるシフト後のテキスト seq です。

事前学習済みモデルと、生成を開始する文字列を入力として受け取る関数を定義します。これはコンテキストを保ったままテキストを生成する良い方法です。100 文字という文の上限は一例であり、アプリケーションでは他の上限（あるいは上限なし）を使ってもかまいません。