3.6 注意力机制（Attention Mechanism）

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3.6 注意力机制（Attention Mechanism）第三章：自然语言处理（NLP）基础领域 3.6 注意力机制（Attention Mechanism）在深度学习和自然语言处理（NLP）领域，注意力机制（Attention Mechanism）是一项革命性的技术，尤其在序列到序列（Seq2Seq）模型中发挥着至关重要的作用。随着AI大模型时代的到来，注意力机制更是成为了构建强大NLP模型，如Transformer及其变体的基石。本文将深入探讨注意力机制的原理、应用、代码实践以及其在现代NLP模型中的重要性。 3.6.1 引言：为何需要注意力机制？在早期的序列到序列模型中，如使用循环神经网络（RNNs，例如LSTM或GRU）的编码器-解码器架构，信息压缩成为了一个瓶颈。