大语言模型中的自注意力机制

我们在读书的时候，为了加快阅读，往往不会一个一个字读，有时候会一目十行，这种读法虽然读得很快，但是我们对文章的大致意思也能够基本了解，原因是有一种机制叫做“自注意力机制”在发挥作用。

自注意力机制就像是一个可以自动翻到关键部分的阅读器，不需要逐个单词地阅读，而是可以直接跳到最关键的部分，这样就能更快地理解文章的主旨。

大部分时候，我们在阅读时，句子的语法、顺序其实并不重要，做个实验，你读一下下面这段话：

为什么ChatGPT那么厉害？ 其中有一个原理就是引入了“自注意力机制”。

我们以前识别文字的算法主要是传统的神经网络，这就有点类似我们逐字在阅读，一旦文章变长，处理能力就会有限。

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是 ChatGPT 核心模型 transformer 的重要组成部分之一。自注意力机制的主要作用是在一个句子中，找到每个单词与其他单词之间的关联性，进而为模型提供上下文信息，从而更好地理解整个句子的语义。

由此，我们发现，这些成功的、优秀的算法越来越接近人类大脑的思维模式，人类思维的模式被机器完全模拟，恐怕是指日可待，如果那一天真的到来，对我们人类又会产生么影响呢？