深度学习中的注意力机制是一种重要的技术，它可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出通常只依赖于前一层的所有神经元的输出。然而，在注意力机制中，每个神经元的输出不仅取决于前一层的输出，还可以根据输入数据的不同部分进行加权，即对不同部分赋予不同的权重。这样，模型可以更加关注输入序列中的关键信息，从而提高模型的精度和效率。
全局注意和局部注意是注意力机制中的两种重要形式，它们的主要区别在于关注输入序列的范围不同。
全局注意：全局注意力机制考虑输入序列所有的时间步，可以建模输入序列中所有的时间步之间的依赖关系，收集全局上下文信息。在处理每一步时，全局注意力机制会考虑整个输入序列，并计算每个时间步的权重，从而生成一个全局的上下文向量。这种方式能够充分利用输入序列中的所有信息，但计算量可能较大。
局部注意：与全局注意力不同，局部注意力机制只关注输入序列的一部分时间步。它会在输入序列中选择一个窗口，并在该窗口内计算权重。这种方式可以减少计算量，提高处理速度，但可能无法充分利用输入序列中的全部信息。
设想一下，你身处于一个熙熙攘攘的派对上，四周都是人声鼎沸，但你仍能心无旁骛地和好友聊得火热。这就是因为你的大脑机智得很，会自动抓取朋友的话，而把周围的喧嚣当成背景音乐——这就像机器学习里的注意力机制！现在嘛，咱们就一起来探究一下这个神奇的类比，在机器学习中，全局和局部注意力是怎么运作的吧！
全局注意的概念可以比作摄影中广角镜头的使用。它允许全面捕获场景中的所有元素，从而能够对特定方面进行后续选择和优先级排序。
来看一个说明性示例：让我们考虑机器翻译中的一个场景，具体是将法语句子“Le chat aime Le lait”翻译成英语。在全局注意力模型中，翻译过程需要仔细分析句子中的每个单词（“Le”、“chat”、“aime”、“Le”、“lait”），以做出明智的决定。例如，在翻译单词“aime”时，模型不仅考虑单词本身，还考虑周围的单词“chat”和“lait”来把握上下文含义，强调它表示“猫”和“牛奶”之间的“喜欢”，而不是一般的爱概念。
相比之下，局部注意力的概念可以比作在社交聚会中使用变焦镜头，其中一个人选择性地注视演讲者的面部，同时有意模糊周围环境。在这种情况下，整个氛围变得无关紧要，因为唯一的目标是辨别有助于理解对话的基本要素。
这个概念的一个实际说明如下：当使用局部注意力模型翻译句子“Le chat aime le lait”时，它可能确定将注意力集中在“chat”和“aime”上就足以建立适当的英语翻译作为“爱”。因此，它不会分配资源来考虑“le”或“lait”一词。
在我们的场景中，深度学习中的RNN和LSTM模型就像讲故事的人，他们记住了故事的前一部分，使当前部分变得有意义。在这其中RNN可能就像一个人在讲故事，但偶尔会忘记一些细节。他们可能会记得“有人喜欢牛奶”，但忘记了是谁。具有更复杂机制的LSTM就像一个能记住每一个细节、跟踪所有角色和情节点的讲故事的人(在我们的例子中，它就是爱喝牛奶的猫)。
在不使用注意机制的情况下，RNN 通过为每个单词创建一系列隐藏状态来处理句子“Le chat aime Le lait”。翻译过程最初缺乏重点，类似于试图一次性记住整个句子，而不知道在翻译的每个步骤中优先考虑哪个单词。该模型的全局方法包括将整个句子翻译为“The catloves milk”，而不考虑特定的单词关联。相比之下，在局部注意的情况下，该模型仍然将“Le chat aime Le lait”翻译为“Cats love milk”，但这一次它一次关注几个法语单词，预测哪些单词与每个英语单词最相关生成的。这就像在谈话过程中仔细研究具体细节，以更好地理解说话者的信息。
现代人工智能模型中注意力的力量不可低估。注意力机制是机器学习过程中的关键组成部分，它教会模型在生成输出时从输入中“查看”和“记住”哪里。这种机制可以实现更准确和上下文感知的翻译、响应或预测，使人工智能模型强大而高效。
全局注意提供了输入数据的全面视图，但这是有代价的。它的计算成本很高，并且会减慢学习过程。另一方面，局部注意力集中于输入的较小相关部分，从而节省计算量并加快学习过程。通过将这些机制与 RNN 和 LSTM 等支持记忆的架构相结合，AI 模型可以创建更准确和上下文感知的翻译、响应或预测。
注意力是现代人工智能模型的重要组成部分。它允许模型专注于输入数据的相关部分，从而实现更准确和上下文感知的翻译、响应或预测。通过将注意力机制与支持记忆的架构相结合，人工智能模型可以创建更强大、更高效的输出。随着人工智能的不断发展，注意力将在提高人工智能模型在各种任务中的准确性和效率方面发挥关键作用。
