【人工智能】深入解析自注意力机制：AI大语言模型的核心引擎

摘要

本文延续田辛老师《【人工智能】探索AI幻觉及其解决方案——RAG技术深入剖析》中关于大模型底层技术的探讨，重点剖析Transformer架构的核心组件——自注意力机制(Self-Attention)。通过Mermaid流程图解、数学公式推导和代码实现，系统阐述其工作原理、技术优势及其与RAG技术的协同关系。本文将为读者构建完整的注意力机制知识体系，助力理解现代大模型的运行机理。

一、从AI幻觉看注意力机制的必要性

1.1 传统架构的局限性

如田辛老师文中所述，大模型产生AI幻觉的重要原因在于知识边界限制。传统RNN架构存在三大缺陷：

• 信息传递效率随距离衰减（梯度消失）
• 严格时序依赖导致计算效率低下
• 难以建立长距离语义关联

1.2 注意力机制的突破

自注意力机制通过三个创新点解决上述问题：

• 并行计算架构：全连接矩阵运算
• 动态关联建立：基于内容的权重分配
• 多维度特征捕获：多头注意力机制

二、自注意力机制数学原理

2.1 核心计算公式

$$\text{Attention}(\mathbf{Q},\mathbf{K},\mathbf{V})=$$