什么是自注意力？驱动Transformer的核心机制

📋总体概括

本文是一篇技术科普，系统讲解了Transformer架构的核心机制——自注意力（Self-Attention）。自注意力让序列中的每个token通过为同序列内其他token分配权重，构建出依赖上下文的动态表示，这是大语言模型能够理解长距离语义依赖的关键。文章不仅解释了机制原理，还覆盖了实际落地中的关键议题：该机制的权衡取舍（如计算复杂度）、评估方法以及工程控制手段，适合希望深入理解大模型底层原理而非仅停留在应用层的读者，属于少见的兼顾原理与实践的机制解读。