attention和transformer区别

注意力机制（Attention）和Transformer模型是自然语言处理中常用的两个概念。

注意力机制是一种计算机视觉和自然语言处理中常用的技术，它模拟了人类对信息的关注程度。在自然语言处理中，注意力机制可以用来将输入序列中不同位置的信息进行加权汇总，以便更好地理解和处理输入。通过计算每个位置与其他位置之间的相关性得分，注意力机制可以根据相关性的不同程度决定每个位置对结果的贡献大小。

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，它在自然语言处理任务中取得了很大成功。Transformer模型使用多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）来建模输入序列中不同位置之间的关系，并通过堆叠多个编码器和解码器层来进行序列到序列的建模。相比传统的循环神经网络，Transformer能够并行处理输入序列，从而加快了训练和推理速度。

因此，可以说注意力机制是一种基本的计算机科学概念，而Transformer是一种基于注意力机制构建的深度学习模型架构。