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注意力机制是现代大型语言模型的核心技术。它模仿人类阅读时的注意力过程，能够动态地关注输入序列中最重要的部分。当模型处理一个词时，注意力机制会为序列中的每个词分配不同的权重，权重越大表示该词越重要。
注意力机制的核心是三个向量：Query、Key和Value。输入词通过三个不同的线性变换矩阵，分别生成Query查询向量、Key键向量和Value值向量。Query代表当前需要关注的信息，Key用于与Query进行匹配计算相似度，Value包含实际的信息内容。
注意力机制的计算分为四个步骤。首先计算Query和Key的点积得到相似度得分，然后除以Key维度的平方根进行缩放，接着用Softmax函数将得分转换为概率权重，最后用这些权重对Value向量进行加权求和，得到最终的注意力输出。
多头注意力机制是对单头注意力的扩展。它并行执行多个独立的注意力计算，每个头使用不同的权重矩阵，能够从不同的表示子空间捕获信息。最后将所有头的输出拼接起来，再通过线性变换得到最终结果，大大提升了模型的表达能力。
注意力机制具有显著优势：支持并行计算提高训练效率，能够有效捕获长距离依赖关系，具有良好的可解释性。它是Transformer架构的核心组件，被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等各种自然语言处理任务，是GPT、BERT等大型语言模型的基础技术。