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想象一下你在读一本很长的书，或者听老师讲一堂很长的课。你不可能记住每一个字或每一句话，对吧？你会自然地把注意力放在那些你觉得最重要、最关键的地方，比如老师强调的重点、书中的核心观点。这就是人类的"注意力"。在计算机处理语言或图像时，也遇到了类似的问题。
注意力机制就是为了解决这个问题而发明的。它让计算机模型在处理信息时，能够像我们人类一样，动态地决定哪些输入信息是重要的，哪些是不那么重要的，然后把更多的"注意力"或者说"权重"分配给重要的信息。简单来说，注意力机制就是让模型学会"看重点"。
Transformer是一种非常强大的计算机模型，特别擅长处理像语言这样的序列数据。它的一个最大特点就是：它完全依赖于注意力机制来工作，而不再使用之前常用的那种一步一步顺序处理信息的方式。你可以把Transformer想象成一个非常聪明的学生，他在学习时不再需要从头到尾、一个字一个字地顺序读课本。
他可以快速地在课本里跳来跳去，随时把当前读到的内容和课本里任何其他相关的内容联系起来，这就是注意力机制的厉害之处。他可以同时阅读课本的不同章节，因为Transformer可以并行处理，不像传统模型必须顺序处理，所以训练速度快很多。
所以，Transformer模型通过大量使用注意力机制，能够非常有效地理解句子中词与词之间的复杂关系，即使这些词离得很远。这让它在很多任务上表现得非常出色，比如机器翻译、文本生成、问答系统、聊天机器人。现在很多非常先进的人工智能模型，比如大家可能听说过的GPT系列、BERT等等，它们的核心架构都是基于Transformer。