注意力机制与 Transformer 之间有强关联吗？
是的，注意力机制与 Transformer 之间存在强关联。注意力机制是 2017 年里程碑式论文《Attention is All You Need》中引入的 Transformer 架构的基本核心组件。
Transformer 架构严重依赖自注意力机制。与 RNN 或 LSTM 等之前的顺序模型不同，Transformer 在处理每个元素时使用注意力来同时权衡输入序列不同部分的重要性。这实现了并行计算、优越的长距离依赖建模以及更强的上下文理解。自注意力专门允许序列中的词元直接相互作用并影响彼此的表示，构成了模型处理的核心。
这种集成彻底革新了深度学习，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。Transformer 对注意力的重度依赖在机器翻译、文本摘要和问答等关键任务中带来了最先进的性能。超越 NLP，由注意力驱动的 Transformer 架构现在推动了计算机视觉、语音处理和多模态 AI 的突破。其价值在于跨不同数据类型高效捕获复杂依赖关系。
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