在上一篇文章“AI模型大宗师Transformer的Encoder工具”里面提到“自注意力机制”，有些伙伴可能不太理解，今天我再用个例子细说一下。

      下面，我们用一个实际的文本处理例子来看看传统的循环神经网络（RNN）和引入自注意力机制的Transformer模型在处理长距离依赖关系上的差异。

      假设我们有以下句子：“去年我去了西湖，那里的风景美丽极了。我决定明年再回去。”

      传统循环神经网络（RNN）在处理这个句子时，会按顺序逐个处理单词。RNN将努力记忆“去年我去了西湖”这一信息，以便在处理后续的“我决定明年再回去”时能够关联起来。然而，由于RNN在处理序列时是一步一步进行的，它可能会遇到短距离信息的覆盖问题，即所谓的“遗忘”问题。当句子很长或者有多个嵌套的句子结构时，RNN可能难以捕捉到“西湖”和“再回去”之间的长距离依赖关系。

      引入自注意力机制的Transformer模型在处理这个句子时，会使用自注意力机制来同时考虑句中的所有单词。在处理“我决定明年再回去”这一小部分时，自注意力机制允许模型直接关联到“去年我去了西湖”中的“西湖”，从而建立了一个直接的联系。这是因为在计算注意力分数时，每个单词的表示（查询）会与所有其他单词的表示（键）进行比较，从而直接捕捉到它们之间的相关性，无论它们在文本中的距离如何。

      当Transformer处理“再回去”这个词组时：

1. 查询、键、值向量：每个词被转换为查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量。

2. 计算注意力分数：对于“再回去”的查询向量，模型计算与句中每个词的键向量（包括“西湖”的键向量）的点积，得到分数。

3. 应用Softmax函数：这些分数经过Softmax处理，转换为概率分布，表示对“再回去”而言，句中每个词的相关重要性。

4. 加权求和：根据上述概率分布，对应的值向量进行加权求和，形成“再回去”的新表示。

5. 输出：这个新表示捕捉到了“再回去”与“西湖”之间的关联，使得后续的模型部分能够正确解释这两个词之间的关系，即使它们在文本中相隔较远。

      Transformer模型通过自注意力机制能够更有效地捕捉长距离依赖关系，因为它能够在处理每个单词时考虑到整个句子的上下文。这使得Transformer特别适合处理包含复杂结构和长距离依赖的文本数据。