Transformer中的Attention机制是一种核心算法，它使得模型能够在处理序列数据时动态地关注序列中不同部分的信息。这种机制的核心思想是，对于序列中的每个元素（如单词或字符），模型会根据当前的任务和上下文信息，有选择性地关注序列中的其他元素。
Attention机制的工作原理可以概括为以下几个步骤：
- 查询（Query）、键（Key）和值（Value）的生成：
- 对于序列中的每个元素，模型会生成对应的查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）。这些向量是通过将元素的嵌入表示（Embedding）与权重矩阵相乘得到的。
- 计算注意力得分：
- 模型通过计算查询向量和所有键向量之间的点积来生成注意力得分。这个得分表示了在生成当前元素的输出时，应该给予序列中每个元素多少关注。
- 缩放点积：
- 为了避免点积结果过大，导致梯度消失或爆炸，模型会将点积结果除以一个缩放因子，通常是键向量维度的平方根。
- 应用Softmax函数：
- 模型使用Softmax函数对注意力得分进行归一化，使得所有得分的和为1。这样，每个元素对其他元素的关注程度都被转换成了概率形式。
- 计算加权和：
- 模型将归一化后的注意力得分与对应的值向量相乘，并计算所有值向量的加权和。这个加权和就是当前元素的输出，它反映了序列中所有元素的信息，但权重由注意力得分决定。
- 多头注意力（Multi-Head Attention）：
- Transformer模型中的多头注意力机制将上述过程复制多次，每个“头”学习不同的表示子空间中的信息。最后，将所有头的输出拼接起来，再通过一个线性层，得到最终的多头注意力输出。
Attention机制的优势在于它能够捕捉序列中的长距离依赖关系，并且允许模型并行处理序列中的所有元素，这大大提高了模型的训练效率。此外，Attention机制也为模型提供了一种直观的方式来解释模型的决策过程，因为我们可以观察到模型在做出预测时关注了哪些信息。
