由于这几个关键优势，Transformer被广泛用于文本生成任务：
注意力机制在Transformers中的作用是允许模型关注输入序列的不同部分，并权衡它们对输出预测的贡献。这使得模型能够处理更长的文本序列，并捕获远程依赖关系。
并行计算：Transformer可以并行训练，这样可以加快训练过程，并可以在大量数据上进行训练。
迁移学习：Transformer已经在大量文本数据上进行了预训练，因此可以使用较少的附加数据进行微调，以针对特定任务。这种方式允许利用现有知识并提高性能。
高精度：Transformers在各种文本生成任务上取得了最先进的性能，包括语言翻译、文本摘要和文本补全。
Transformers的语境化能力对于文本生成等任务至关重要。在这些任务中，模型需要能够生成连贯且符合语境的文本。这意味着模型能够理解输入序列的上下文，并根据上下文生成相应的输出。这种能力使得Transformers在自然语言处理领域中具有广泛的应用潜力。
总结一下，Transformer的注意力机制、并行计算、迁移学习能力、高精度和上下文语境化使其成为文本生成任务的有效工具。
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