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1. 自然语言处理（NLP）是什么？
NLP 是“自然语言处理”（Natural Language Processing）的英文缩写，属于人工智能的重要分支，主要目标是让计算机具备理解、分析、生成人类语言的能力。无论是中文还是英文，只要涉及语言交互的技术，如语音识别、机器翻译、智能问答系统等，都离不开 NLP 的支持。例如，我们日常使用的聊天机器人自动回复、语音转文字工具，都是 NLP 的典型应用场景。
2. 自注意力机制的基本概念及其在 NLP 中的作用
自注意力机制是一种深度学习技术，它使模型能够动态地衡量文本中各个部分之间的相关性。举例来说，在句子“他喜欢篮球，因为它能让人放松”中，模型可以通过该机制判断出代词“它”指代的是“篮球”，从而更准确地理解句意。
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这一机制与 NLP 密切相关，已成为现代自然语言处理中的关键技术之一。相比传统的循环神经网络（RNN）等结构，自注意力机制能有效捕捉长距离语义依赖关系，显著提升了模型对复杂文本的理解和生成能力，为构建高性能的语言模型奠定了基础。
3. Transformer 架构的核心工作原理
Transformer 是一种于 2017 年提出的深度学习模型架构，其核心思想是完全基于自注意力机制来处理序列数据。整个架构主要由两个模块构成：
- 编码器（Encoder）：负责对输入文本进行深层语义编码。通过堆叠多个包含自注意力层和前馈神经网络的结构，将原始文本转换为富含上下文信息的向量表示。
- 解码器（Decoder）：用于逐步生成输出结果。它不仅利用自注意力机制关注已生成的内容，还引入“编码器-解码器注意力”机制，使得输出过程可以持续参考输入信息，适用于翻译、文本生成等任务。
目前主流的大规模语言模型，例如 GPT 系列，大多是在 Transformer 的解码器基础上进行扩展和优化而成，充分体现了该架构在自然语言处理领域的深远影响。
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