讲述一下SimAM注意力

SimAM（Simplified Attention Mechanism）是一种简化版的自注意力机制，它主要用于减少Transformer模型计算量和内存消耗，特别是在处理长序列时。相比于传统的全连接自注意力层，SimAM通常包括两个核心步骤：

1. 点积注意力：它通过点乘操作计算输入序列元素之间的相似度，生成注意力权重。这一步骤保留了自注意力的核心思想，即每个位置的值可以基于所有其他位置的信息加权求和。

2. 局部敏感：SimAM往往限制了注意力查询窗口的大小，只考虑一小部分最近邻的上下文信息。这种局部化有助于减少计算量，并且研究表明，在某些任务上，如机器翻译和文本分类，局部注意力效果仍然良好。

简而言之，SimAM通过牺牲一定程度的全局视角来换取更高的效率，特别适合资源有限的应用场景，如移动设备或实时处理需求。