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随机度越高，内容越丰富但逻辑变差。
FAQ：
*)
为什么写长了会变差？答：因为这是6层512嵌入的迷你26M参数模型（所以电脑笨，但写得快）。建议每次只写几百字，
发现混乱文字时，必须删除混乱的内容再续写，否则越写越混乱。在Github有12层768嵌入的标准模型，效果更好。小梦模型比这个大几百倍，模型越大，逻辑越好，训练耗资越高，所以欢迎大家支持项目，以炼更大的效果更好的模型（得炼几个月）。
*) 是用什么训练？答：用pytorch训练，用tf.js部署。用了200G语料，80%是网文。
*) 为什么有时会冒出来“第xx章”？答：因为训练文本没去除章节标记，但它生成的xx章都是瞎编的，你找不到出处的。
模型原理（以Github的12层768嵌入模型为例）
电脑的原理，是题海战术+笨鸟先飞。它把字变成很多数，然后，找这些数的数学（统计学）规律。
电脑的学习目标：输入一堆字，预测下一个字。
只要学会这个，就可以一个个字写下去。
训练的小说有几万本，每次随机挑一段 512 个字输进去，让电脑猜下一个字，看是否能猜对。
不断重复这个过程，不断考试。
你可以自己玩这个游戏（遮住后文，猜下一个字），会发现，需要理解前文才能玩对。
我的小模型，支持 8849 种字。每个字对应两组数，每组有 768 个数。
例如："我" = 【0.123 -1.534 ...】，【-0.827 2.343 ...】，不妨称为【输入组】和【输出组】。
大模型，每个字会对应几千几万个数。
第一，编码。
每个字根据它的【输入组】，变成 768 个数，每个数代表某种隐藏含义。
举例，每个字的第A个数代表"好-坏"维度，第B个数代表"名词-非名词"维度，等等。
实际找到的编码，不一定有容易描述的维度含义。
因为具体的编码，是电脑自动去发现，无需人工干预。
最初是随机编码。电脑会不断用【求导数】的方法计算，修改编码，改进预测结果。
大致可以认为：如果电脑发现，把某个字的第某个数增加 0.001，可以改进预测结果，它就去做这个事。
因为预测结果是否正确，是客观标准。所以它只要不断这里+0.001，那里-0.001，就慢慢接近目标。
总之，输入 512 个字，会变成 512*768 = 393216 个数。
第二，模型会把这 393216 个数经过一番运算（和另外几千万个数做运算，这几千万个数会根据前文不断调整），最终得到 768 个数。这个过程是最有趣的，稍后也可以解释。
第三，将 768 个数，与 8849 种字的【输出组】比较，计算和每个字的接近程度，就是输出这个字的概率。