注意力机制

什么是注意力机制？

注意力机制是一种让模型能够动态关注输入序列中相关部分的技术。它通过计算不同位置之间的相关性权重，使模型能够根据上下文选择性地关注重要信息。

核心组件

• 查询（Query）：当前需要关注的位置
• 键（Key）：用于计算相关性的参考信息
• 值（Value）：实际需要提取的信息
• 注意力分数：表示不同位置之间的相关性强度

注意力机制的类型

• 自注意力（Self-Attention）：计算序列内部元素之间的关系
• 交叉注意力（Cross-Attention）：计算不同序列之间的关系
• 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行计算多个注意力头
• 稀疏注意力（Sparse Attention）：只关注部分位置，提高效率

优势

• 能够捕获长距离依赖关系
• 并行计算效率高
• 可以处理变长序列
• 具有可解释性

应用场景

• 机器翻译
• 文本摘要
• 图像识别
• 语音识别
• 推荐系统