Transformer架构使用注意机制来解析输入序列，例如句子或段落，专门用于自然语言处理（NLP）应用。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer采用自注意力技术，使其能够同时关注输入序列的多个部分。

在大型语言模型中，Transformer架构用于创建输入文本的深层表示，然后可以用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别和文本生成。这些模型在大量文本数据上进行了预训练，使它们能够学习数据中的模式和关系，然后可以进行特定的NLP任务的微调。

总的来说，Transformer架构通过提供强大而灵活的架构，彻底改变了NLP领域，特别适用于处理大量文本数据。在大型语言模型中的使用已经在各种NLP任务的性能上实现了显著的改进，并使从业