什么是Attention机制？
Attention（注意力）机制最初源于人类视觉系统对关键信息的选择性关注能力。
在深度学习中，Attention机制允许模型在处理输入序列时动态地聚焦于最相关的部分，
从而显著提升模型性能，特别是在自然语言处理（NLP）任务中。
Attention的发展历程
- 2014年：Bahdanau等人首次将Attention引入神经机器翻译。
- 2017年：Google提出Transformer架构，完全基于Self-Attention，成为NLP领域的里程碑。
- 2018年至今：BERT、GPT等大模型均以Transformer为基础，推动AI进入大模型时代。
核心类型
- Soft Attention：对所有输入分配权重，可微分，适合训练。
- Hard Attention：仅关注部分位置，不可微，通常用强化学习优化。
- Self-Attention：计算序列内部元素之间的相关性，是Transformer的核心。
- Multi-Head Attention：并行使用多个注意力头，捕获不同子空间的信息。
应用场景
Attention机制已广泛应用于：
- 机器翻译（如Google Translate）
- 文本摘要与生成
- 语音识别
- 计算机视觉（如Vision Transformer）
- 推荐系统与时间序列预测
未来展望
随着模型规模扩大和算力提升，Attention机制正朝着更高效（如稀疏Attention）、
更可解释、更低能耗的方向演进。它不仅是当前AI系统的基石，也将持续推动下一代智能技术的发展。