1.2　注意力机制的核心原理

注意力机制是Transformer模型的核心技术，通过动态分配输入序列中不同元素的重要性，实现了对复杂序列关系的高效建模。

本节从点积注意力与加性注意力的比较出发，阐明其在计算效率与适用场景上的差异，并详细解析Softmax归一化在注意力分数中的作用，展示其如何将分布映射为权重。

最后，针对大规模模型和长序列任务的需求，探讨注意力矩阵的稀疏性及其优化技术，为理解深度学习中的计算加速策略奠定基础。通过对这些关键内容的剖析，读者可全面了解注意力机制在现代模型中的广泛应用与技术细节。