基于Attention机制的模型。这使得它摆脱了RNN模型顺序读取序列的缺点，可以实现高度的并行化的理解
这句话的核心意思是：该模型完全基于注意力机制（Attention Mechanism），不再依赖传统的循环神经网络（RNN）结构，因此避免了 RNN 的顺序计算问题，能够实现高效的并行化计算。我们可以从以下几个方面深入理解：
1. "仅基于 Attention 机制"
- 传统 RNN 的局限性：
RNN（如 LSTM、GRU）通过循环结构逐步处理序列数据（如逐词读取句子），每个时间步的计算依赖于前一个时间步的隐藏状态。这种顺序性导致：- 无法并行化：必须等待前一步计算完成才能进行下一步，训练速度慢。
- 长程依赖问题：远距离的词之间信息传递困难（尽管 LSTM/GRU 通过门控机制缓解，但仍不完美）。
- Attention 机制的优势：
Attention 直接计算序列中所有位置之间的关系（如词与词之间的关联），无需逐步处理。例如：- 在 Transformer 中，Self-Attention 可以同时计算句子中所有词之间的依赖关系。
- 这种机制天然支持并行计算，因为所有位置的 Attention 计算是独立的。