Transformer的自回归机制中用到了attention吗?

是的，Transformer模型的自回归机制中使用了注意力机制（attention）。注意力机制在Transformer中起到了关键的作用，用于建立输入序列中各个位置之间的关联和依赖关系。

在Transformer模型中，自回归机制通过多头注意力（multi-head attention）实现。它允许模型在每个位置上对整个输入序列进行注意力计算，以获取与当前位置相关的信息。具体来说，自回归机制通过计算查询（query）、键（key）和值（value）之间的注意力权重，对序列中的不同位置进行加权聚合。

自回归注意力的计算过程如下：
1. 首先，通过将输入序列分别与查询、键和值矩阵相乘，得到相应的查询、键和值向量。
2. 然后，计算查询向量与键向量之间的相似度得分，通常使用点积或其他相似度度量方法来计算。
3. 通过对得分进行归一化，得到注意力权重。
4. 最后，使用注意力权重对值向量进行加权求和，得到当前位置的上下文表示。

自回归机制中的注意力计算是通过多头注意力来实现的，它使用多个并行的注意力头来捕捉不同的关注点。每个注意力头都会产生一个上下文表示，最后通过连接或线性变换将多个注意力头的结果合并起来。

总而言之，Transformer的自回归机制中使用了注意力机制，它允许模型在每个位置上对输入序列进行注意力计算，以获取与当前位置相关的信息，从而实现对序列的建模和生成。