ollama模型用途

Ollama模型通常是指在自然语言处理领域中的一种基于注意力机制的Transformer架构。它主要用于序列到序列（Seq2Seq）的任务，例如机器翻译、文本摘要、对话系统等。Ollama模型通过自注意力机制能够捕捉输入序列中的上下文信息，并生成相应的输出，其灵活性和强大的表示学习能力使其在处理语言生成任务时表现出色。