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林楓不經意間的一些觀點，很有可能給深度學習領域帶來革命性突破。
馬庫斯此刻覺得他彷彿正在見證一些顛覆性理念的誕生。
他不禁有些激動，忍不住追問道：“林，你剛剛提到的‘注意力機制’……你能多說點嗎？你知道，現在的神經網絡普遍都是在處理圖像、視頻數據等結構化信息，但語言這類非結構化數據一直是個棘手的領域。你提到的這個‘注意力’機制，真的能大幅提升自然語言處理的能力？”
林楓笑了笑，心裏明白馬庫斯現在的困惑。
2014年這個時間點上，自然語言處理領域確實還沒有完全進入“注意力機制”主導的時代，許多人依舊在用傳統的RNN和LSTM（長短期記憶網絡）來處理時間序列數據，語言模型的效果雖有進步，但遠未達到後來Transformer帶來的質變。
林楓深吸一口氣，試圖在不暴露太多未來科技的前提下，用馬庫斯能理解的方式解釋：“你可以把‘注意力機制’想象成一種更聰明的權重分配系統。當你閱讀一篇文章的時候，人的大腦並不會對每個單詞都投入相同的注意力，某些詞或句子對理解整個文章的意義更爲關鍵。‘注意力機制’的核心思想就是類似的，它讓網絡學會‘關注’輸入信息中的重要部分，而不是每個部分都平等對待。”
馬庫斯眉頭微蹙，似懂非懂。
林楓也沒有催促，姑且留待馬庫斯思考。
