Attention和self-attention的区别

注意力机制（Attention）是深度学习中的一种关键组件，特别在序列处理任务如自然语言处理中广泛应用。它允许模型集中处理输入序列中的重要部分，而非对所有元素给予相同的权重。而自注意力（Self-Attention）则是注意力机制的一个变种，主要用于处理序列与序列之间的关系。

区别主要在于关注点：
1. **普通注意力**：通常关注于输入序列中的不同元素，比如在机器翻译中，源语言的每个词可能与目标语言中的某个词相关。
2. **自注意力（Self-Attention）**：在同一个序列内部寻找关联，即每个位置的元素都可以与其他位置的信息相互作用。这种机制在Transformer模型中最为显著，这里的注意力计算基于当前位置的上下文信息，不需要预先定义固定的关系结构。

简单来说，普通注意力适用于任何类型的输入对，自注意力则专为处理同源数据设计，能够捕捉到整个序列内部的长期依赖关系。