BertGeneration和RobertaForCausalLM是基于Transformer架构的预训练语言模型，专门用于生成文本。它们被称为因果模型，是因为它们可以生成遵循给定输入序列的因果关系的文本。

因果注意力掩码是一种特殊的掩码机制，用于确保生成的每个词只能依赖于其之前的词。这是为了模拟自然语言生成中的因果关系，即生成的文本应该是按照给定输入序列的顺序逐词生成的。

以下是使用RobertaForCausalLM的代码示例，展示了如何生成文本：

from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForCausalLM

# 初始化模型和分词器
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
model = RobertaForCausalLM.from_pretrained('roberta-base')

# 输入文本
input_text = "Today is a beautiful day"

# 分词并编码
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=50)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

在上面的代码中，我们首先导入RobertaTokenizer和RobertaForCausalLM类。然后，我们初始化一个RobertaTokenizer实例，用于将输入文本分词和编码。接下来，我们初始化一个预训练的RobertaForCausalLM模型，用于生成文本。

在生成文本之前，我们将输入文本编码为input_ids，并传递给model.generate()方法。我们还可以使用max_length参数来限制生成文本的最大长度。

最后，我们使用tokenizer.decode()方法解码生成的文本，并打印出来。

需要注意的是，以上代码示例仅演示了如何使用RobertaForCausalLM生成文本，你可以根据实际需求进行修改和扩展。