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注意力机制是深度学习中的重要概念，它模仿人类的注意力机制。当我们处理大量信息时，不会平均关注所有细节，而是把有限的认知资源集中在最重要的部分。在神经网络中，注意力机制让模型能够动态地、有选择性地关注输入中与当前任务最相关的部分。
传统的序列到序列模型存在一个关键问题：编码器必须将整个输入句子压缩成一个固定长度的向量。这个瓶颈向量需要包含所有输入信息，但对于长句子来说，很难完美保存所有细节。当解码器生成后面的词时，可能已经忘记了句子开头的重要信息。
注意力机制包含几个核心概念。Query是查询，代表当前解码器的状态，它发出问题：我现在需要关注什么？Key是键，代表输入序列中每个元素的特征表示。Value是值，包含我们要提取的实际信息。通过计算Query和所有Key的相似度，得到注意力权重，然后用这些权重对Value进行加权求和，得到最终的上下文向量。
让我们看一个具体的机器翻译例子。将中文'我爱机器学习'翻译成英文。生成'I'时，注意力主要集中在'我'上。生成'love'时，注意力转向'爱'。生成'machine'时，主要关注'机器'，也会注意'学习'。最后生成'learning'时，重点关注'学习'。这样，每个输出词都能找到最相关的输入信息。
注意力机制带来了显著优势。它解决了长序列信息丢失问题，提高了模型的可解释性，我们可以看到模型关注了哪些部分。注意力机制广泛应用于机器翻译、图像识别、语音识别和问答系统等领域。更重要的是，它成为了Transformer架构的核心组件，推动了BERT、GPT等现代AI模型的发展。