本文介绍了如何使用C#实现大型语言模型的技术原理与应用，包括数据预处理、Transformer模型构建、训练和生成文本的步骤。通过TensorFlow.NET库，可以实现深度学习的自然语言处理功能，适用于文本生成、机器翻译和对话系统等领域。
《用C#实现大型语言模型的技术原理与应用》
近年来，大型语言模型在自然语言处理领域取得了巨大的进展。本文将介绍使用C#语言实现大型语言模型的技术原理与应用，并提供相应的源代码。
大型语言模型通常基于深度学习的技术，其中最著名的是Transformer模型。Transformer模型通过多层的自注意力机制和前馈神经网络构成，能够有效地捕捉文本中的上下文信息。
首先，我们需要准备训练数据。在本示例中，我们将使用一个包含大量句子的文本语料库。我们可以使用C#中的文件读取功能来加载文本数据：
string corpusPath = "path/to/corpus.txt";
string[] sentences 
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