注意机制是NLP模型中的技术，允许它们在处理数据时专注于输入序列的特定部分。通过为序列中的不同单词分配不同的重要性级别 (注意力得分)，注意力机制可以帮助模型更有效地理解上下文。例如，在句子 “河边的银行很美” 中，模型可以使用注意力将 “银行” 与 “河流” 相关联，以消除其含义的歧义。
最著名的注意机制是在变压器模型中使用的自我注意。自我注意计算序列中所有单词之间的关系，使模型能够捕获长期依赖关系和上下文。这对于翻译或总结等任务至关重要，在这些任务中，理解遥远的单词之间的关系至关重要。
多头注意力通过并行计算多组注意力得分来扩展自我注意力，从而允许模型专注于输入的不同方面。由于其效率和可扩展性，注意力机制已在很大程度上取代了现代NLP中的周期性结构，从而推动了BERT，GPT和t5等模型的成功。