什么是自注意力机制？

自注意力机制，就是让模型在处理某个词的时候，能够自动地"关注"输入句子中其他相关的词，从而更好地理解当前词的含义和上下文关系。

换句话说，当模型在读一个句子时，它不会孤立地看每一个词，而是会动态地给句子中的每个词分配一个"注意力权重"，决定在理解某个词时，应该重点参考哪些其他词。

在处理像自然语言这样的序列数据时，很多词语的含义是依赖于上下文的。

举个例子 👇：

"银行"这个词，是什么意思？

在句子 "我在银行存了一笔钱" 中，"银行"很可能指的是金融机构。

但在句子 "我坐在河边的银行上看风景" 中，"银行"指的是河岸。

👉 所以，同一个词，在不同上下文中含义可能完全不同。

自注意力机制的作用，就是让模型在处理"银行"这个词时，能够根据它周围的词语（比如"存钱"、"河岸"）来动态判断它具体指代的是什么，从而更准确地理解语义。

我们来通过一个具体的句子，来看看自注意力机制是怎么工作的：

"小明吃了苹果，因为它很甜。"

现在，模型在处理每个词的时候，会考虑句子中其他词跟它的相关程度，从而决定"关注"哪些词。

我们重点看几个词：

✅ 这就是自注意力的作用：模型通过分析整个句子，动态地决定当前词（"它"）应该重点参考哪个或哪些词（比如"苹果"）。

虽然上面我们用语言描述了自注意力的作用，但它背后其实是有一套数学机制的。我们用简化的方式讲一下：

假设我们有一个句子，已经把每个词转换成了向量表示（词嵌入），比如：

句子："小明吃了苹果，因为它很甜"

每个词对应一个向量：

x小明,x吃了,x苹果,...,x甜

自注意力的核心是计算三个矩阵：Query（查询）、Key（键）、Value（值），简称 Q、K、V。

对每个词，都生成 Q（查询）、K（键）、V（值）三个向量
- 这些向量是通过输入的词向量乘以不同的权重矩阵得到的。
计算注意力分数（Attention Score）
- 比如在计算"它"的时候，模型会拿"它"对应的 Query 向量，去与句子中所有词的 Key 向量做点积，得到一个相似度分数，表示"它"与每个词的关联程度。
用 Softmax 归一化，得到注意力权重
- 把这些分数通过 softmax 函数，变成一组概率（加起来等于 1），表示模型在理解"它"时，应该分配多少注意力给句子中的每个词。
加权求和 Value 向量
- 最后，用这些注意力权重，对每个词的 Value 向量进行加权求和，得到一个新的表示，这个表示融合了句子中其他相关词的信息。

为了让模型从不同角度、不同表示子空间去理解词语之间的关系，Transformer 引入了 多头注意力机制（Multi-Head Attention）。

简单来说就是：

不只用一组 Q/K/V 来计算注意力，而是用多组不同的 Q/K/V，从多个"视角"去计算词与词之间的关系，最后再合并这些信息。

这有助于模型捕捉更丰富的语义关系。

功能	说明
✅ 理解上下文	帮助模型理解一个词在句子中的真正含义，比如"它"指什么、"银行"是啥
✅ 捕捉长距离依赖	即使两个词在句子中相隔很远，也能直接建立联系，不需要像 RNN 那样逐步传递
✅ 并行计算	不同词之间的注意力可以同时计算，训练效率高
✅ 动态聚焦	模型可以动态地决定在处理某个词时应该重点关注哪些其他词

句子：

"猫坐在垫子上，因为它很暖和。"

问题："它"指的是"猫"还是"垫子"？

人类很容易理解："它"指的是"垫子"，因为垫子才会"暖和"。

但模型怎么知道呢？

👉 通过自注意力机制：

自注意力机制，就是让模型在理解每个词时，能够自动关注句子中其他相关的词，从而更准确地理解词义和上下文关系。它是 Transformer 的核心，也是现代大语言模型强大的基础。