自注意力机制（self-attention mechanism）

自注意力机制（self-attention mechanism）是Transformer模型的核心之一，它允许模型在计算表示向量时关注输入序列中的不同部分，以便更好地建模序列之间的依赖关系。

自注意力机制的基本思想是，对于一个输入序列中的每个位置，计算该位置与序列中其他位置的相似度，并将相似度作为权重将这些位置的表示向量进行加权，以生成每个位置的新表示向量。

具体来说，假设输入序列为$x_1,x_2,\cdots,x_n$，每个位置的表示向量为$h_1,h_2,\cdots,h_n$。对于位置$i$，我们可以通过计算该位置与其他位置的相似度得到一个权重向量$w_i$，其中$w_{ij}$表示位置$i$和位置$j$之间的相似度。然后，我们可以将权重向量$w_i$应用于每个位置的表示向量$h_j$，并将加权的值相加，以得到位置$i$的新表示向量$h'_i$：

$$h'_i=\sum_{j=1}^n w_{ij}h_j$$

其中，权重向量$w_i$的计算可以通过先将输入序列中每个位置的表示向量进行线性变换得到查询向量$q_i$、键向量$k_j$和值向量$v_j$，然后计算查询向量$q_i$和键向量$k_j$之间的相似度，并将相似度归一化为概率分布，以得到每个位置的注意力权重。具体来说，权重向量$w_i$的计算公式为：

$$w_{ij}=\frac{\exp(q_i\cdot k_j)}{\sum_{k=1}^n \exp(q_i\cdot k_k)}$$

其中，$\cdot$表示向量之间的点积。

自注意力机制的优点在于，它能够捕捉输入序列中不同部分之间的依赖关系，从而更好地建模序列。此外，它还可以并行计算，因为每个位置的表示向量可以独立地计算。

总之，自注意力机制是一种非常强大的序列建模工具，已经在许多NLP任务中取得了出色的表现。