由于这几个关键优势，Tran**ormer被广泛用于文本生成任务：

注意力机制在Tran**ormers中的作用是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。这使得模型能够处理更长的文本序列，并捕获远程依赖关系。

并行计算：Tran**ormer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：Tran**ormer已经在大量文本数据上进行了预训练，因此可以使用较少的附加数据进行微调，以针对特定任务。这种方式允许利用现有知识并提高性能。

高精度：Tran**ormers在各种文本生成任务上取得了**进的性能，包括语言翻译、文本摘要和文本补全。

Tran**ormers的语境化能力对于文本生成等任务至关重要。在这些任务中，模型需要能够生成连贯且符合语境的文本。这意味着模型能够理解输入序列的上下文，并根据上下文生成相应的输出。这种能力使得Tran**ormers在自然语言处理领域中具有广泛的应用潜力。

总结一下，Tran**ormer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有效工具。