讲一下bert的attention机制

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer机制的预训练语言模型，其中的attention机制是其中非常重要的一部分。

BERT的attention机制是基于自注意力机制（self-attention mechanism）实现的，它可以在不同位置的词语之间建立关联，从而实现对上下文的理解和编码。

具体地讲，BERT的attention机制可以分为三个步骤：

1. Query、Key、Value的计算：对于输入的序列中的每个词，都需要计算出它们的Query、Key、Value向量。其中，Query向量是用来与其他词的Key向量进行点积计算得到attention权重的，Key向量和Value向量是用来进行加权求和得到最终的输出向量的。

2. Attention权重的计算：对于每个Query向量和其他词的Key向量进行点积计算，得到相应的attention权重。这里的点积计算可以看作是Query向量和Key向量之间的相似度计算，相似度越高的词语会在加权求和中得到更高的权重。

3. 输出向量的计算：将每个词的Value向量按照对应的attention权重进行加权求和，得到最终的输出向量。

通过这样的方式，BERT可以实现对输入序列中的每个词的上下文进行理解和编码，从而提高自然语言处理任务的效果。