大型语言模型（LLMs）利用变换器架构将文本转化为数字表示。文本首先被分割为标记，随后每个标记转化为向量并注入位置信息。模型通过多头注意力机制和前馈神经网络逐步学习文本关系，最终预测下一个单词，从而生成连贯的输出。
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