attention和self-attention的区别

Attention是一种机制，可以帮助模型在处理序列数据时，聚焦于特定的部分，从而更好地理解数据。例如在机器翻译中，模型可以利用Attention机制，将当前正在翻译的单词与原文中的对应单词对齐，从而更好地生成对应的翻译结果。

Self-Attention是一种Attention机制的变体，用于处理更长的序列数据。在Self-Attention中，模型将输入序列中的每个单词都看作是查询、键和值，然后计算它们之间的相似度，并将不同单词之间的相似度作为权重，合并在一起生成输出向量。相比于传统的Attention机制，Self-Attention可以更好地处理长序列数据，同时还可以捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。