什么是注意力机制

注意力机制是神经网络中的一个组件，使模型能够在进行预测或生成输出时动态地关注输入数据中最相关的部分。它为输入序列中的不同元素分配不同的权重或重要性分数。

它通过计算目标元素（如解码器状态）与所有源元素（如编码器状态）之间的兼容性分数来工作。这些分数通常使用 softmax 函数进行归一化，以产生反映每个源元素相对重要性的注意力权重。然后使用这些权重创建源元素的加权和（上下文向量），供模型使用。这使模型能够根据当前处理状态选择性地关注相关信息，克服了固定长度向量表示的局限性。它从根本上适用于序列到序列任务，并构成 Transformer 中自注意力的基础。

注意力机制彻底革新了神经机器翻译（NMT），并成为自然语言处理（NLP）各领域的基础。通过允许模型灵活地访问输入序列的所有相关部分，而非依赖单一瓶颈向量，它显著改善了对长序列和复杂依赖关系的处理。翻译之外的关键应用还包括文本摘要、问答和图像描述，为模型提供了有效"关注"任务最显著信息的重要能力。