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注意力机制
对当前上下文相关信息的选择性聚焦
复杂度: high记忆管理
In 30 seconds
- What
- 按与当前查询的相关度为已存储的信息打分，只取回高分条目以降低处理负担。
- When to use
- 面对大规模记忆库，其中大部分内容与每次查询无关，而延迟或 token 成本又很重要时。
- Watch out
- 如果相关性信号校准不当或存在偏差，注意力分数可能会系统性地漏掉重要上下文。
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对当前上下文相关信息的选择性聚焦
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注意力机制通过在输入序列上计算重要性权重，实现对相关信息的动态聚焦。该模式让模型能够依据上下文选择性地关注输入的不同部分，从而提升需要选择性信息处理的任务表现。
使用多个注意力头捕捉多样的关系类型：句法、语义和位置。
对长序列采用稀疏注意力模式，将计算复杂度从 O(n²) 降到 O(n√n)。
设计注意力掩码策略，防止信息泄露并维持因果约束。
缓存重复查询和相似输入模式的注意力计算以提升效率。
对注意力施加 dropout 和正则化，以防过拟合并提升泛化能力。
检查注意力是否与人类直觉和任务要求一致，以验证机制的有效性。
使用可学习的位置编码和相对位置表示，以更好理解时序关系。
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