林枫当然知道，自己正在改变世界。
甚至于一开始林枫也有点激动。
不过很快林枫也就恢复平常心了。
因为较真地讲，从林枫重生的的时候，人的大脑并不会对每个单词都投入相同的注意力，某些词或句子对理解整个文章的意义更为关键。
‘注意力机制’的核心思想就是类似的，它让网络学会‘关注’输入信息中的重要部分，而不是每个部分都平等对待。”
马库斯眉头微蹙，似懂非懂。
林枫也没有催促，姑且留待马库斯思考。
过了一会，马库斯若有所得，但依然还是有困惑，马库斯问道：“这跟我们现在使用的网络结构有什么本质区别呢？毕竟网络权重也是在调整不同的输入节点，按理说它也能‘选择性地关注’重要的信息。”
林枫点了点头，继续解释道：“是的，当前的网络权重确实会根据数据自动调整，但问题在于它们的调整方式太过机械。
网络层层堆叠后，很容易出现‘信息稀释’的现象，尤其是在处理长序列数据时，早期输入的信息可能会在网络的深层逐渐被削弱，甚至丢失。
而‘注意力机制’则不同，它会在每一步都重新评估所有输入的影响力，并动态调整每个输入的权重，保证关键的信息不会因为层数的增加而被遗忘。”
马库斯若有所思地反复琢磨着林枫的话：“动态调整……你的意思是说像是一个随时监控并修正网络学习方向的系统？”
“可以这么理解，”
林枫笑了笑，“尤其是在处理自然语言时，你会发现信息的相关性是动态变化的。
句子开头的某个词，可能会对后面一句话的解释至关重要，甚至决定整段话的含义。
这个时候我们就需要引入注意力机制了，如果没有这种‘注意力机制’，网络可能很难处理这种长距离依赖。”
“长距离依赖……”
马库斯嘴里嘟囔着，心中反复琢磨。
良久，眼中闪过一丝明悟。
在人工智能的自然语言处理中的确有这种问题，网络在处理长文本时常常会因为距离太远而丢失关键信息。
这也是为什么传统的rnn和lst虽然能解决一部分问题，但它们的记忆能力仍然有限，尤其在处理长文本或复杂句子时，模型的性能往往不尽如人意。
林枫看到马库斯的反应，知道他已经触摸到一些未来即将到来的人工智能变革的端倪，便稍稍放缓了语气：“我倒是觉得你们可以考虑在网络中引入‘自注意力机制’，让每个输入节点与其他所有节点进行互动，通过这种机制，网络可以自适应地识别哪些输入对当前的输出更重要。
这种方式能够极大提升模型对长文本的处理能力，也会使训练更有效率。”
“自注意力机制？”
马库斯低声重复着这个陌生的术语。
林枫点头：“是的，等你们进一步研究这个方向时，会发现它不仅适用于自然语言处理，甚至可以扩展到其他领域，比如图像处理、视频分析等。
这种机制将改变网络处理复杂数据的方式，使得信息处理更精准，学习过程更稳定。”
马库斯的思绪被彻底激发了。
他看着林枫，忍不住感慨道：“你这些想法……感觉远远超出了我目前的理解范围，甚至我感觉这些思路已经超出很多传统的共识了。
我们一直在深度学习的框架内打转，却没想到可以有这么多突破性的新思路。
真没想到你对人工智能居然也有这么深厚的造诣？”
林枫反问：“这算很深的造诣吗？这些不是很简单吗？”
林枫还真不是装逼。
就林枫从事的这些换做是后世一个普通的人工智能从业者也能说出个大概。
虽然说起来挺复杂，但本质上是因为林枫也不是专业讲师。
有些事情，心里是明白的，具体也是懂的。
但想要做到深入浅出那肯定是有难度。
因此也就是听起来依然还是有点抽象。
不过客观来讲，确实也不怎么难。
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