是的，Transformer可以用于文本生成任务。Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、机器翻译和文本摘要等。

  在文本生成任务中，Transformer可以通过学习输入文本的上下文并生成与之相关的文本序列。它通过将输入序列映射为一个上下文向量，并使用自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系。然后，模型可以基于这个上下文向量生成新的文本序列，从而实现文本生成。

  在训练过程中，Transformer使用了一种称为“自回归”（auto-regressive）的方法，即在生成每个词的时候，将之前生成的词作为输入，因此可以生成与输入序列相关的连贯文本。同时，为了增加生成的多样性，可以在生成每个词的时候引入一定的随机性。

  值得注意的是，由于Transformer模型的参数量较大，通常需要较大的计算资源和训练时间来完成训练。此外，在文本生成任务中，还需要设计合适的损失函数和评价指标来指导模型的训练和评估。

  总的来说，Transformer是一种强大的模型，可以应用于各种文本生成任务，并在很多自然语言处理任务中取得了显著的进展。