自是深厚度学在天然语言处理领域的一个关键进展。它允许模型一边考虑输入序列中的全部元素，有效地捕捉长远距离依赖关系。

自的核心

1. 计算序列内元素关系自为输入序列中的个个元素生成一个权沉向量，表示该元素与序列中其他元素之间的关联程度。
2. 捕获长远距离依赖这种机制有助于模型学序列中的长远距离依赖，这对于处理麻烦的语言结构非常关键。
3. 计算效率与循环神经网络相比， 自少许些了计算麻烦度，使得模型在处理长远序列时geng高大效。

自的优化与加速

1. 压缩自注意力为了少许些计算麻烦度， 研究研究人员提出了许多种方法，比方说矮小秩近似、用geng有效的矩阵乘法算法等。
2. 局部自注意力自注意力，只在块的右侧区域进行计算，这种方法Neng显著少许些计算量。
3. 许多头自注意力，再说说将全部头的后来啊拼接起来这Neng许多些模型的表达Neng力。

自的应用

1. 天然语言处理任务自在机器翻译、 问答系统、语言模型等NLP任务中得到了广泛应用。
2. 时候序列分类自Neng够有效地捕捉时候序列数据中的长远距离依赖关系，有助于搞优良分类任务的性Neng。
3. 许多模态学自Neng用于，比方说结合图像和文本信息。

自是天然语言处理领域的一项关键手艺， 它不仅搞优良了模型的性Neng，还 了模型的应用范围。因为研究研究的不断深厚入，自将会在geng许多的领域发挥作用。