请介绍一下由清华大学刚提出的ACmix注意力机制的原理、实现步骤等，越详细越好

ACmix注意力机制是由清华大学提出的一种用于自然语言处理任务的注意力机制。它是在传统的自注意力机制（self-attention）的基础上进行了改进，旨在提高模型的性能并减少参数数量。

ACmix注意力机制的核心思想是将自注意力机制中的查询（query）和键（key）进行合并，形成一个新的查询键（query-key）对。这样做的好处是减少了注意力矩阵的大小，并且降低了计算复杂度。

具体来说，ACmix注意力机制的实现步骤如下：

1. 输入表示：首先，将输入序列通过线性变换映射到一个新的表示空间中，得到查询键值三元组（query-key-value triplets）。

2. 归一化：对于每个查询键对，将其进行归一化处理，以便计算注意力分数。

3. 计算注意力分数：使用归一化后的查询键对计算注意力分数。通常采用点积操作或者加性操作来计算分数。

4. 注意力权重：根据注意力分数计算注意力权重，用于加权求和输入向量的值。

5. 输出表示：将每个输入向量与对应的注意力权重相乘，并将结果求和得到最终输出向量。

ACmix注意力机制的优点在于，它能够减少注意力矩阵的大小，并且降低了计算复杂度。通过合并查询和键，可以减少参数数量，并提高模型的效率和性能。同时，ACmix注意力机制在多个自然语言处理任务上都取得了优异的结果。

需要注意的是，ACmix注意力机制是一种相对较新的注意力机制，在实际应用中可能需要根据具体任务进行调整和优化。