Transformer 模型通过使用其架构来识别数据中的模式、关系和逻辑依赖，从而执行推理任务。其核心是 Transformer 模型依赖于自注意力机制，该机制分析输入数据的不同元素如何相互关联。例如，在解决一个数学问题时，比如“如果 Alice 有 3 个苹果，Bob 再给她 5 个，她现在有多少个？”，模型会将问题分解成 token（单词或数字），并使用注意力权重来确定哪些部分是相关的。注意力层可能会关注数字“3”和“5”以及操作“给她”，从而推断出需要进行加法运算。这个过程使得模型能够逻辑地连接问题的各个组成部分，即使它们以非顺序的方式出现。
Transformer 的分层结构进一步增强了其推理能力。每一层通过应用注意力和前馈神经网络来细化输入表示。较低的层可能处理基本语法或简单的关联（例如，识别“给她”意味着加法），而较高的层则结合这些洞察形成复杂的逻辑步骤。例如，在代码调试中，Transformer 可能首先在一个层中识别语法错误，然后在更深的层中追踪变量误用。在训练过程中，模型通过处理大量数据集来学习这些层次模式，使其能够泛化到新的问题。例如，在看到许多算术问题的例子后，它可以通过识别问题的结构和所需的运算，将类似的逻辑应用于未见过的方程。
开发者可以通过特定的用例观察这种推理过程。对于解决谜题或分析代码等任务，Transformer 通常会生成逐步输出。例如，在回答像“John 比 Mary 高。Mary 比 Anna 矮。谁最高？”这样的逻辑谜题时，模型可能会在内部将关系表示为“John > Mary”和“Anna > Mary”，然后推断出 Anna 比 Mary 高，但缺乏直接数据来比较 John 和 Anna。在这种情况下，模型的输出可能会突出显示不确定性，或者根据训练数据的模式默认为概率性猜测。虽然 Transformer 并不能像人类一样“理解”逻辑，但它们模拟推理的能力源于训练过程中学习到的统计模式，并结合其通过注意力权衡上下文线索的能力。这使得它们在需要结构化分析的任务中非常有效，前提是训练数据包含足够的类似推理步骤的例子。