在自然语言处理中，注意力机制是理解文本上下文关键的一种技术。其核心思想是通过计算输入query与知识库value之间的相似度，赋予每个value不同的权重，进而生成一个加权组合的attention value。这三部分分别是query，用于查询信息；key，用于匹配查询；value，存储查询所需信息。以query为起点，通过key和变换函数F计算出score(s)，进行softmax归一化得到权重系数a，再对value进行加权求和，得到最终的attention value。 以可视化的方式，query与key的交互过程如同一幅精美的拼图，每一块拼图（value）都根据与query的匹配度（score）被赋予不同的权重，最终形成一张完整且精细的图像。这种机制在实际应用中，特别是在序列到序列模型（如机器翻译）中，能够有效捕捉到文本的长距离依赖关系，显著提高模型的性能。 尽管注意力机制在处理序列数据时表现出色，但其也有局限性。一个显著的缺点是它不能捕捉到语序顺序的相关信息，因为注意力机制本质上是一个词袋模型，不考虑词语之间的顺序和上下文关系。这意味着在处理需要依赖前后文的句子时，注意力机制可能会产生误导。 在实现方面，注意力机制通常通过计算query与所有key的点积，然后通过softmax函数对结果进行归一化，生成权重系数。这些权重系数随后与对应的value进行加权求和，得到最终的attention value。 对于更深入的了解与实践，可参考相关资料，如1 luweikxy.gitbook.io/mac... 和 2 The Annotated Transformer.pdf。