AI 中的注意力机制是什么意思？
注意力机制是一种 AI 技术，允许模型在生成输出时动态地关注输入信息中最相关的部分。它使处理过程中输入元素的权重能够自适应调整。
关键原理涉及计算查询向量（代表当前关注点）与键向量（代表输入元素）之间的相似性分数。这些分数生成注意力权重，应用于值向量以形成加权上下文摘要。这使模型能够根据上下文选择性地强调最相关的信息，无论其在输入序列中的位置如何。它克服了捕获长距离依赖关系的局限性。
注意力通过关注上下文重要的词语或短语，显著提升了模型在机器翻译、摘要和问答等任务中的性能。Transformer 等架构严重依赖注意力机制，推动了自然语言理解和生成的突破。其核心价值在于实现更准确、更感知上下文的预测，并提供对模型优先考虑哪些输入的可解释洞察。
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