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Transformer的注意力机制是深度学习领域的重大突破。与传统的循环神经网络不同，注意力机制允许模型在处理序列中的任何一个词时，都能直接访问和考虑序列中的所有其他词。这种全局的信息交互方式，使得模型能够更好地理解词语之间的复杂关系，无论它们在序列中的距离有多远。
注意力机制的数学核心是Q、K、V三元组。Query代表当前正在处理的词，Key代表序列中所有词的索引信息，Value代表序列中所有词的实际内容。计算过程分为三步：首先计算Query与所有Key的点积相似度，然后通过Softmax函数将相似度转换为注意力权重，最后用这些权重对Value进行加权求和，得到融合了全局信息的新表示。
多头注意力是Transformer架构的核心创新。它不是使用单一的注意力机制，而是并行运行多个注意力"头"，每个头都有自己独立的Q、K、V权重矩阵。这样设计的好处是，不同的头可以学习关注序列中不同类型的关系和依赖。比如一个头可能专注于语法关系，另一个头可能关注语义关系。最后，所有头的输出被拼接起来，通过一个线性变换得到最终结果。
自注意力机制与传统注意力机制有本质区别。传统注意力主要用于连接编码器和解码器，查询来自解码器，而键和值来自编码器。而自注意力机制中，查询、键、值都来自同一个序列，这意味着序列中的每个位置都可以直接关注到序列中的所有其他位置。这种设计带来了显著优势：可以并行计算提高训练效率，能够直接建模长距离依赖关系，并且具有更强的表示学习能力。
Transformer的注意力机制对人工智能领域产生了革命性影响。它不仅解决了传统RNN在处理长序列时的瓶颈问题，更为现代大规模预训练模型奠定了基础。从2017年Transformer问世，到BERT、GPT系列模型的相继出现，再到Vision Transformer将注意力机制扩展到计算机视觉领域，这一技术已经成为现代深度学习的核心架构。它实现了真正的并行计算，使得训练大规模模型成为可能，推动了整个AI领域的重大突破。