模型通过词元切分和注意力机制，使每个词元理解上下文，最终通过矩阵乘法计算其在当前上下文中的出现概率。
模型通过词元切分处理输入数据。
使用注意力机制让每个词元理解上下文。
通过矩阵乘法计算词元在当前上下文中的出现概率。
模型打分基于词元的相关程度，相关程度越高，得分越高。
与向量嵌入中的相似度搜索不同，这里关注的是上下文中的出现可能性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
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