第16章 这些不是很简单吗？

力机制”主导的时代，许多人依旧在用传统的nn和lst（长短期记忆网络）来处理时间序列数据，语言模型的效果虽有进步，但远未达到后来tansfe带来的质变。

林枫深吸一口气，试图在不暴露太多未来科技的前提下，用马库斯能理解的方式解释：“你可以把『注意力机制』想像成一种更聪明的权重分配系统。当你阅读一篇文章的时候，人的大脑並不会对每个单词都投入相同的注意力，某些词或句子对理解整个文章的意义更为关键。『注意力机制』的核心思想就是类似的，它让网络学会『关注』输入信息中的重要部分，而不是每个部分都平等对待。”

马库斯眉头微蹙，似懂非懂。

林枫也没有催促，姑且留待马库斯思考。

过了一会，马库斯若有所得，但依然还是有困惑，马库斯问道：“这跟我们现在使用的网络结构有什么本质区別呢？毕竟网络权重也是在调整不同的输入节点，按理说它也能『选择性地关注』重要的信息。”

林枫点了点头，继续解释道：“是的，当前的网络权重確实会根据数据自动调整，但问题在於它们的调整方式太过机械。

网络层层堆叠后，很容易出现『信息稀释』的现象，尤其是在处理长序列数据时，早期输入的信息可能会在网络的深层逐渐被削弱，甚至丟失。而『注意力机制』则不同，它会在每一步都重新评估所有输入的影响力，並动態调整每个输入的权重，保证关键的信息不会因为层数的增加而被遗忘。”

马库斯若有所思地反覆琢磨著林枫的话：“动態调整……你的意思是说像是一个隨时监控並修正网络学习方向的系统？”

“可以这么理解，”林枫笑了笑，“尤其是在处理自然语言时，你会发现信息的相关性是动態变化的。句子开头的某个词，可能会对后面一句话的解释至关重要，甚至决定整段话的含义。

这个时候我们就需要引入注意力机制了，如果没有这种『注意力机制』，网络可能很难处理

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