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1. 为什么引入注意力机制？
注意力机制的提出主要是为了解决传统深度学习模型（如RNN、LSTM）在处理序列数据时的两大瓶颈：
- 长距离依赖问题：传统RNN在长序列中容易丢失早期信息（例如翻译长句子时，开头的词可能被遗忘）。
- 固定编码瓶颈：传统编码器-解码器模型将整个输入序列压缩为一个固定长度的向量，导致细节丢失（尤其是长文本）。
引入注意力的核心优势：
- 动态聚焦：允许模型在处理每个输出时，动态关注输入中最相关的部分（例如翻译“apple”时，重点关注源句中的“苹果”）。
- 保留细节：通过加权聚合所有输入信息，而非压缩为单一向量，避免信息损失。
- 可解释性：注意力权重能直观显示模型关注的位置（类似“高亮”重要词）。
- 并行计算：自注意力机制（如Transformer）摆脱了RNN的顺序计算，大幅提升训练速度。
2. 注意力机制如何工作？
注意力机制的核心思想是：根据输入的重要性分配权重，再通过加权求和提取关键信息。具体步骤：
1. 输入表示
- 查询（Query）：当前需要生成的目标位置（例如翻译任务中待生成的英文单词）。
- 键（Key）和值（Value）：通常来自输入序列（例如法语句子中的每个词）。
2. 计算相似度（评分函数）
通过比较Query和所有Key的相似性，得到注意力分数。常用方法：
- 点积（Dot Product）：
Score = Query · Key - 缩放点积（Scaled Dot-Product）：加入缩放因子（如除以√维度，防止梯度爆炸）。
- 加性（Additive）：通过神经网络计算。
3. 归一化权重
用Softmax将分数转换为概率分布，确保权重和为1：
Attention Weights = Softmax(Scores)
4. 加权聚合
用权重对Value加权求和，生成上下文向量（Context Vector）：
Context = Σ(Attention Weights * Value)
5. 输出
将上下文向量与当前解码状态结合，生成最终输出（例如预测目标词）。
示例：
在英文翻译法语的句子“I love cats → J’aime les chats”中：
- 当生成英文词“cats”时，模型会为法语句子中的“chats”分配高注意力权重，同时忽略无关词。
扩展类型：
- 自注意力（Self-Attention）：Query、Key、Value来自同一序列，捕捉序列内部关系（如理解句子中代词指代的对象）。
- 交叉注意力（Cross-Attention）：Query来自目标序列，Key/Value来自源序列（用于翻译等任务）。
- 多头注意力（Multi-Head）：并行多个注意力头，捕捉不同维度的语义关联（例如同时关注语法和语义）。
总结：
注意力机制通过动态权重分配，解决了长序列建模中的信息丢失问题，并成为Transformer、BERT、GPT等现代模型的核心组件，推动了NLP领域的突破性进展。