编者按：随着人工智能技术的不断发展，Transformers模型架构已成为自然语言处理领域的重要基石。然而，许多人对其内部工作机制仍然感到困惑。本文通过浅显易懂的语言和生活中的例子，帮助读者逐步理解Transformers中最核心的Attention机制。 本文是Transformers系列的第二篇。作者的核心观点是：Attention机制是Transformers模型区分关键信息的关键所在。本文通过直观的类比和数学公式，让读者对Attention的计算过程有更深入的理解。文章详细介绍了Attention机制如何辨别不同单词的重要性；Query、Key、Value矩阵及其在Attention...