transformer的自注意力是什么

Transformer的自注意力指的是模型在处理序列数据时，将每个位置的信息与序列中其他位置的信息进行关联的能力。具体来说，自注意力机制允许模型对于序列中每个位置的输入向量，计算出一个加权和，其中权重反映了该位置与其他位置的相对重要性。这个过程可以帮助模型在处理序列数据时更好地捕捉长距离依赖关系，从而提高模型的性能。在Transformer中，自注意力是通过多头注意力机制实现的。