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另外值得一提的是，更进一步，模型处理词元的过程，实为一个复杂的“自回归”推理。当用户输入一串词元序列，模型会将其置入多层的Transformer架构中进行运算。每一层都包含多头注意力机制和前馈神经网络。词元向量需要与庞大的权重矩阵进行点积运算。在内容生成阶段，每产生一个新的词元，模型都需要对之前所有已生成的上下文词元，重新执行一次完整的前向传播计算。
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