"迭罗"是Qwen自研的一种文本生成模型，其核心思想在于对输入的自然语言数据进行分词和编码。在这一过程中，“迭罗”代表的是“重复”的概念。 具体来说，“迭罗”是一种基于多层感知网络（深层神经网络）的思想，它将数据分解为若干个层级，每个层级由上一层的数据元素组成，并且这些元素之间可以产生相互依存、交互作用的关系。这种结构使得模型能够从低级特征向高级特征进行抽象和概括。 在“迭罗”中，“叠”的含义是重复的意思，而“罗”的意思是排列或者连接在一起。因此，在处理自然语言数据时，我们可以把输入的数据分解成一个个可以被理解的词或短语，并且它们之间有明确的层次关系。 例如，如果一个人类用户的文本有一句话：“我喜欢吃中国菜。” 这句话可以通过分词得到多个词语：“我”，“喜欢”，“吃”， “中国”， “菜”。在处理这些词语时，“迭罗”模型可以帮助我们发现其中的重复模式，并且可以将其用作上下文进行理解和生成。 简而言之，"迭罗"是一种将自然语言数据分解为多层次、可理解单元的过程，通过这种方式我们可以构建一个结构化的、可解释的语言模型。