由于这几个关键优势，Transformer被广泛用于文本生成任务：
注意力机制：Transformers中的注意力机制允许模型关注输入序列的不同部分，并权衡它们对输出预测的贡献，从而可以处理更长的文本序列并捕获远程依赖关系。
并行计算：Transformer可以并行训练，这样可以加快训练过程，并可以在大量数据上进行训练。
迁移学习：Transformer已经在大量文本数据上进行了预训练，允许它们使用相对较少的附加数据针对特定任务进行微调。这使得利用现有知识和提高性能成为可能。
高精度：Transformers在各种文本生成任务上取得了最先进的性能，包括语言翻译、文本摘要和文本补全。
语境化：Transformers允许模型将输入序列语境化，这对于文本生成等任务至关重要，在这些任务中，模型必须生成连贯且符合语境的文本。
总结一下，Transformer的注意力机制、并行计算、迁移学习能力、高精度和上下文语境化使其成为文本生成任务的强大工具。
