注意力机制和transformer模型的关系

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，自注意力机制是Transformer模型的核心。在Transformer模型中，自注意力机制可以帮助模型有效地捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现更好的序列建模效果。同时，Transformer模型还采用了多头注意力机制，使得模型可以同时关注输入序列中不同位置的信息，进一步提升了模型的表现能力。因此，可以说注意力机制是Transformer模型的重要组成部分。