在序列生成任务中，处理标点符号和大小写问题通常有以下几种方式：

  1. 标点符号：在训练和预测阶段，可以选择在每个标点符号前后添加空格，使得标点符号成为一个独立的单词。这样做有助于提高模型理解和生成标点符号的能力。另外，可以使用特殊的标记来表示常见的标点符号，例如""表示句号，""表示逗号等。

  2. 大小写：对于大部分任务而言，文本的大小写对于理解和生成任务来说并不是很重要，因此可以考虑统一转换为小写。这样做可以减少词表的大小，并且可以避免大小写对模型的训练和生成效果产生负面影响。

  然而，也有些应用场景中大小写信息是非常重要的，比如命名实体识别、语音合成等。在这些情况下，可以保留文本的大小写信息。可以使用特殊的标记来表示首字母大写或全部大写的单词，例如""表示首字母大写的单词，""表示全部大写的单词。

  需要注意的是，在使用大小写信息时，要确保训练集和验证集及测试集中的大小写使用是一致的，以免造成不一致的预测结果。另外，在训练模型时，也可以通过数据增强的方式，随机改变文本的大小写来增加模型对大小写的鲁棒性。

  总而言之，在处理标点符号和大小写问题时，可以根据任务的特点和需求选择合适的处理方式来提高模型的效果和泛化能力。