注意力机制和自注意力机制

注意力机制是一种机制，用于从序列中选择与当前元素相关的元素。举个例子，在文本生成任务中，如果要预测下一个单词，那么注意力机制将会从所有之前的单词中选择最相关的单词，以帮助生成下一个单词。

自注意力机制是一种特殊的注意力机制，其中每个元素都可以与序列中的其他元素进行交互，以计算出其自身的表示。这种机制被广泛应用于自然语言处理任务中，例如机器翻译和文本生成，因为它可以捕捉到输入序列中的长距离依赖关系。

在自注意力机制中，每个元素都可以通过与其他元素计算相似度来获得对其他元素的注意力权重，并将它们加权平均以计算出自己的表示。这使得模型能够更好地理解文本内容并生成更准确的预测。