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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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