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1. 理解语言:就像我们阅读一段文字时,会理解每个词语的意思,并把握句子的整体含义一样,Transformer 能够通过其强大的“注意力机制”来理解输入文本的语义。它能够关注文本中重要的词语,并捕捉词语之间的关系,从而深刻地理解文本的含义。
2. 记忆信息:大语言模型需要记住大量的知识和信息,以便在生成文本时能够运用。Transformer 的“编码器”层就像一个高效的记忆系统,它能够将输入文本的语义信息编码成一系列向量,并将其存储起来,供后续使用。
3. 生成文本:就像我们根据自己的理解和记忆,写出一段话一样,Transformer 的“解码器”层能够根据编码器的输出,逐步生成目标文本。它能够利用注意力机制来关注已生成的文本,并根据上下文信息预测下一个词语,从而生成流畅、连贯的文本。
1. 把句子拆分成“词语”:就像把一段话拆分成一个个单词一样,Transformer 首先会把输入的句子分解成一个个“词嵌入”(Word Embedding),每个词嵌入是一个向量,包含了这个词的语义信息。
2. “自注意力机制”:这是Transformer的核心! 就像人在阅读一段话时,会特别关注某些关键的词语,而忽略一些不重要的词语。Transformer 的自注意力机制就模拟了这个过程。它会计算每个词语与其他所有词语之间的“关联度”,从而决定哪些词语更重要,应该给予更多关注。
3. “编码器-解码器”结构:Transformer 通常由多个“编码器”层和多个“解码器”层组成。
编码器:负责理解输入句子的含义,将输入句子转换成一系列向量表示。
4. 并行计算:Transformer 的一个重要特点是可以并行处理句子中的所有词语,这使得它比传统的循环神经网络(RNN)更快,更有效。
机器翻译:必应翻译等翻译软件的核心技术。
文本摘要: 自动生成文章的摘要。
问答系统: 回答用户提出的问题。
聊天机器人:与人类进行自然流畅的对话。
文本生成: 写作辅助、创作故事等。
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