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過了一會，馬庫斯若有所得，但依然還是有困惑，馬庫斯問道：“這跟我們現在使用的網絡結構有什麼本質區別呢？畢竟網絡權重也是在調整不同的輸入節點，按理說它也能‘選擇性地關注’重要的信息。”
林楓點了點頭，繼續解釋道：“是的，當前的網絡權重確實會根據數據自動調整，但問題在於它們的調整方式太過機械。
網絡層層堆疊後，很容易出現‘信息稀釋’的現象，尤其是在處理長序列數據時，早期輸入的信息可能會在網絡的深層逐漸被削弱，甚至丟失。而‘注意力機制’則不同，它會在每一步都重新評估所有輸入的影響力，並動態調整每個輸入的權重，保證關鍵的信息不會因爲層數的增加而被遺忘。”
馬庫斯若有所思地反覆琢磨着林楓的話：“動態調整……你的意思是說像是一個隨時監控並修正網絡學習方向的系統？”
“可以這麼理解，”林楓笑了笑，“尤其是在處理自然語言時，你會發現信息的相關性是動態變化的。句子開頭的某個詞，可能會對後面一句話的解釋至關重要，甚至決定整段話的含義。
這個時候我們就需要引入注意力機制了，如果沒有這種‘注意力機制’，網絡可能很難處理這種長距離依賴。”
“長距離依賴……”
馬庫斯嘴裏嘟囔着，心中反覆琢磨。
良久，眼中閃過一絲明悟。
