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[其他] 手撕LLM|AI大模型底层技术大揭秘！从机器学习到LLM，小白也能轻松掌握的核心原理全解析！ [推广有奖]

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sbcnm 发表于 2025-11-21 16:52:02 |AI写论文

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本文系统阐述了机器学习的基本概念及其主要分类方式，深入剖析了seq2seq模型与注意力机制等核心技术原理。这些技术有效缓解了传统模型中的信息瓶颈问题，显著提升了模型的表达能力与性能表现。相关内容构成了理解现代大语言模型架构的核心基础，尤其是注意力机制，如今已成为深度学习领域广泛采用的关键组件，为掌握如Transformer等先进模型提供了不可或缺的理论支持。

1. 机器学习概述

机器学习（Machine Learning, ML）是实现人工智能的重要途径之一，其核心思想是从有限的观测数据中归纳出具有普遍适用性的规律，并利用该规律对未知样本进行预测。这种方法不依赖于明确编程指令，而是通过数据驱动的方式“学习”输入与输出之间的映射关系。

在传统机器学习框架下，研究重点在于构建有效的预测模型。通常需要先将原始数据转化为一组特征（Feature），这些特征可以是连续数值或离散符号等形式。随后，特征被送入模型中进行训练并生成预测结果。这类方法被称为浅层学习（Shallow Learning），其显著特点是不具备自动提取特征的能力，特征工程往往依赖人工设计或预定义的转换规则。

1.1 基于学习范式的分类

根据学习方式的不同，机器学习可划分为以下几类：有监督学习、无监督学习、自监督学习以及强化学习。

1.1.1 有监督学习（Supervised Learning）

有监督学习的过程类似于人类通过练习带答案的习题来掌握知识——每做一道题都能对照标准答案进行纠错和调整。当面对新问题时，便能基于以往经验做出判断。

在此模式中，训练数据由输入（即特征）和对应的输出（目标值）组成，其中输出标签由人工标注完成。例如，在识别财务报表是否存在舞弊行为的任务中，我们拥有1000份历史报表，每份包含资产负债率、现金流等关键指标（记作X）。其中500份被标记为存在舞弊，另500份为正常情况。

由此构成一个包含1000个样本的训练集，每个样本均为“带标签的输入-输出对”。模型通过学习这些样本中的规律，建立起从输入X到输出结果的映射函数f(X)，如f(X)=舞弊，f(X)=正常……直至覆盖全部训练样本。

一旦训练完成，该模型即可用于判断新的、未见过的财务报表是否可能存在舞弊行为。

有监督学习的一般流程如下：

典型应用场景

分类（Classification）：判断输入样本所属类别或计算各类别的概率分布。常见应用包括垃圾邮件识别、图像分类等。
回归（Regression）：预测连续型数值输出，如房价估算、股票走势预测等。
目标检测（Object Detection）：在图像或视频中定位并识别特定对象，例如自动驾驶系统中检测车辆、行人及交通标志，或人脸识别中定位人脸区域。
序列生成（Sequence Generation）：依据输入序列生成相应的输出序列，广泛应用于机器翻译、文本摘要、音乐创作等领域。
序列标注（Sequence Labeling）：针对序列型数据逐元素打标签，典型任务包括命名实体识别（NER），即从文本中抽取出人名、地名、组织机构、时间、金额等语义实体；以及语音识别中将音频信号转录为文字序列。

常用算法

典型的有监督学习算法包括：线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines）、随机森林（Random Forests）等。

1.1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）

无监督学习是一种无需标签数据的机器学习范式，旨在从未标注的数据集中自动发现潜在结构、模式、关联关系或数据表示形式，整个过程不依赖人工标注或先验知识引导。

在这种学习模式下，算法必须自行探索数据内部的规律，无法借助已知的正确答案进行校正。因此，其核心挑战在于如何在缺乏监督信号的情况下有效地提取有意义的信息。

举例来说，假设我们拥有一批顾客的购物记录，包括消费金额、购买时间、商品种类等信息，但并未对其进行任何分类或标记。此时可通过无监督学习方法（如聚类分析）根据购物行为的相似性将客户划分为不同群体，从而实现客户细分，辅助营销策略制定。

通过无监督学习技术，比如k-means聚类或层次聚类算法，系统能够自动识别出具有相似购物行为的消费者，并将他们划分成不同的群组。

这些群组往往对应着特定的消费模式、购买倾向或市场细分，为企业深入理解客户行为提供了有力支持，有助于制定更精准的商业策略。从本质上讲，这属于一个典型的聚类问题。那么，无监督学习和数据挖掘是否在某些方面存在相似之处？答案是肯定的——它们都致力于从无标签数据中发现潜在结构。另一个典型的应用场景是图像压缩。通常情况下，一幅图像由大量像素构成，每个像素记录了颜色与亮度等信息。

图像压缩的目标是在尽可能保留视觉质量的前提下，减少存储空间或传输带宽的占用。实现这一目标的关键在于消除冗余信息，而数据降维正是达成该目的的有效手段之一。在无监督学习框架下，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和自编码器（Autoencoder）常被用于图像降维与压缩。例如，PCA通过将原始高维图像数据投影到低维主成分空间来实现压缩；而自编码器则通过训练神经网络学习输入数据的低维表示，并尝试重构原始图像，从而完成降维与压缩任务。需要注意的是，虽然图像压缩不一定依赖机器学习，但无监督学习确实提供了一种高效且可扩展的解决方案。这也归类为一个典型的降维问题。

### 无监督学习的主要应用场景 1. **聚类分析（Clustering）** 根据样本之间的相似性将其划分为若干类别，无需预先标注。常见应用包括顾客分群、用户画像构建以及社交网络中的社区发现等。 2. **异常检测（Anomaly Detection）** 用于识别偏离正常模式的数据点，可能代表欺诈行为、系统故障或其他风险事件。典型用途包括信用卡欺诈预警、反洗钱监控等。 3. **降维处理（Dimensionality Reduction）** 将高维数据映射至低维空间，保留关键特征的同时去除噪声和冗余。除了图像压缩外，也广泛应用于可视化和特征提取。 4. **关联规则挖掘（Association Rule Mining）** 从海量数据中挖掘频繁共现的项目组合，揭示变量间的隐含关系。例如购物篮分析中“买了A商品的人也常买B商品”，可用于推荐系统的优化设计。

### 常见的无监督学习算法分类 - **聚类算法**：如K均值聚类（K-means Clustering），适用于快速划分数据簇。 - **降维算法**：如主成分分析（PCA）、t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding），适合处理高维数据的可视化与压缩。 - **异常检测算法**：包括基于密度的方法（如LOF）和基于距离的技术，用于识别离群点。这些方法已在多个领域得到广泛应用，涵盖图像处理、自然语言处理、推荐系统等多个方向。 ### TikTok推荐系统：融合有监督与无监督学习的典型案例现代推荐系统，如TikTok所采用的算法架构，通常结合了多种机器学习范式，其中既包含有监督学习，也充分利用了无监督学习的优势。

在该系统中，无监督学习主要用于从未标注的大规模用户行为数据中提取潜在模式。例如： - 利用**聚类算法**对视频内容进行分组，识别风格、主题或情感相近的内容； - 使用**降维技术**（如PCA或自编码器）压缩视频特征向量，提升计算效率； - 分析用户的浏览历史与互动行为，挖掘兴趣偏好并建立用户表征。与此同时，监督学习模块则利用带有标签的历史数据（如点赞、评论、分享、停留时长等反馈信号）训练预测模型，以评估用户对某条内容的喜爱程度，并生成个性化推荐列表。此外，还需特别提及一种新兴的学习范式——**自监督学习**。尽管它归属于无监督学习范畴（因其不依赖人工标注），但在能力表现上独具特色，因此常被单独讨论。自监督学习的核心思想是：设计预任务（Pretext Task），从无标签数据自身构造监督信号，进而训练模型学习通用特征表示。这些表示可在后续具体任务（如下游分类或检测）中迁移使用。举个例子：给定一段文本—— “白银说的话就像是一位癌症晚期患者说的话。他都已经这样了，你为什么不顺从他，你总得给人留一段美好的回忆吧，最后的时光里。” 如果是有监督任务，我们需要人工标注其是否含有“有害言论”标签才能训练模型判断；而自监督任务可以将其转化为“完形填空”形式，比如遮盖部分词语，让模型根据上下文预测缺失内容。这种方式无需人工标注，却能有效驱动模型理解语义结构。这种机制使得自监督学习在大规模预训练中表现出色，成为当前大模型发展的重要推动力之一。

输入一段包含两个被遮蔽词的句子：“他都【Masked】经这样了，你为什么【Masked】顺从他，你总得给人留一段美好的回忆吧，最后的时光里。”要求模型预测出这两个被遮掩的词语。

实际上，这两个被遮蔽的位置对应着明确的真实值（Ground Truth），无需人为判断。根据原始文本可以确定，第一个【Masked】应为“已”，第二个【Masked】应为“不”。

通过这一机制，模型能够在预训练阶段自动构造新的输入样本x’，同时生成对应的标签x"，并以此进行自我学习。这种无需人工标注数据的学习方式展现了自监督学习的强大潜力。

尽管自监督学习的概念看似简单直观，但其背后体现的是一种极具创造性的思想，极大地推动了无监督表征学习的发展。

1.1.4 强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习的基本概念

在强化学习框架中，智能体（Agent）通过与环境（Environment）持续交互来学习最优行为策略。具体过程包括：感知当前环境的状态（State）、执行某个动作（Action）、接收来自环境的反馈信号（即奖励 Reward），并基于这些反馈不断调整自身的决策规则（Policy）。

该学习范式的核心要素如下：

环境与状态（Environment and State）： Agent在与Environment的互动中获取信息。通过对State的观察，Agent了解环境现状并据此做出反应。
例如：驾驶过程中，驾驶员所看到的道路状况——行人、车辆、交通标志等构成了当前的状态。整个道路系统即为Environment，而具体的路况则是State。

动作与策略（Action and Policy）： Agent可采取不同的Action以影响环境状态的变化。那么，在特定State下应该选择何种Action？这是由Policy决定的。
通常，Policy是一个函数，输入为当前State，输出为建议执行的Action。
例如：如何转动方向盘是Action；而在不同路况下决定如何打方向，则属于Policy的范畴。方向盘的操作会改变周围环境的状态，而新的状态又反过来影响下一步的操作决策。

奖励与目标（Reward and Goal）： 环境向Agent提供Reward作为行为质量的反馈信号。Agent的目标是最大化长期累积奖励，从而学会在各种情境下做出最优决策。
举例来说：其他司机鸣笛提醒你违规驾驶，或交警开出罚单，这些都是负向Reward。你的最终目标可能是安全、高效且合规地抵达目的地。通过不断试错，你逐渐形成一套高效的驾驶策略（Policy）来实现此目标。

试错学习与优化（Trial-and-Error Learning）： Agent通过反复尝试不同的Action，并观察结果，逐步优化其行为策略。这种基于经验积累的学习过程本质上是试错型的。
State与Action之间的动态循环构成了强化学习的核心机制，因此也被称为“试错学习”（Trial and Error Learning）。最终目标是获得一个高性能的决策策略。

价值决定策略（Value-Based Decision Making）： 所谓“价值”，是指从当前时刻起未来所能获得的所有奖励的预期总和。
例如：在围棋对弈中，若某一步棋直接奠定了胜局，那这步棋的价值就非常高。
衡量价值主要有两种函数形式：状态价值函数（State Value Function） 和 动作价值函数（Action Value Function）。

与监督学习不同，强化学习不需要预先准备带标签的数据集。它依靠环境提供的奖励信号来指导模型参数的更新，属于机器学习的三大基本范式之一（另两种为监督学习与无监督学习）。

强化学习不依赖于精确的错误纠正信息，也不需要成对的输入输出样本。它的核心挑战在于平衡“探索”（Exploration）与“利用”（Exploitation）之间的关系——既要尝试未知的行为路径，也要有效运用已有知识以获取更高回报。

1.1.5 强化学习的典型应用场景

自动驾驶系统： 在自动驾驶技术中，强化学习被广泛用于训练车辆在复杂道路条件下自主决策，如避障、节能行驶、车道保持等。
值得注意的是，这类系统往往结合了多种学习方法：使用监督学习中的图像识别技术解析当前环境状态（State），同时借助强化学习（RL）持续优化驾驶策略。

游戏智能与玩家建模： 强化学习在电子游戏领域表现突出，可用于训练AI代理在高维、动态环境中制定策略，如围棋、国际象棋、星际争霸等。
此外，也可用于训练虚拟角色，使其具备自主学习能力，动态调整行为模式以提升游戏体验。
典型案例：AlphaGo 利用强化学习击败人类顶尖棋手。

机器人控制： 在机器人领域，强化学习应用于多个方面，如自主导航、机械臂操作、无人机飞行控制等。
通过与真实或模拟环境的交互，机器人能够自主学习控制策略，完成抓取、移动、避障等复杂任务。

常见的强化学习算法分类

强化学习算法主要分为三类：

基于价值的方法（Value-Based Methods）
基于策略的方法（Policy-Based Methods）
Actor-Critic 方法（结合前两者优势）

1.2 机器学习的分类：依据网络深度与结构复杂性

1.2.1 浅层学习（Shallow Learning）

浅层学习是一种基于简单结构和较少层次的机器学习方法，常用于分类、回归与模式识别等任务。这类模型主要包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯以及K近邻（KNN）和随机森林等非线性模型。由于其网络层级少，特征表达能力有限，不具备深层抽象的学习机制，因此被称为“浅层”。

在浅层学习中，模型所使用的特征通常依赖于人工设计，即通过特征工程从原始数据中提取关键信息作为输入。例如，在财务舞弊识别任务中，原始财务报表包含大量复杂信息，机器无法直接理解。此时，人们会从中计算出如资产负债率、流动比率等量化指标，并将其作为浮点数输入模型——这些指标就是经过人工构造的特征。

所谓特征（Feature），是指能够代表样本属性或信息的数据表示形式。它是连接原始数据与机器学习模型之间的桥梁。只有将原始数据转化为一组有效的特征，模型才能进行后续的学习与预测过程。可以说，特征决定了机器“看到”了什么。

浅层学习的基本概念

浅层学习（Shallow Learning），也被称为表面学习或传统学习方法，主要依靠结构简单的模型完成学习任务。它不涉及深度神经网络中的多层非线性变换，也不具备自动提取高层语义特征的能力。常见的浅层学习算法包括：

逻辑回归（Logistic Regression）
决策树（Decision Tree）
支持向量机（Support Vector Machine）
朴素贝叶斯（Naive Bayes）
K近邻（K-Nearest Neighbors）
随机森林（Random Forests）

这些方法普遍依赖于高质量的人工特征工程，模型性能很大程度上取决于特征的选择与处理方式。相比之下，深度学习则能通过深层网络自动学习特征表示，减少了对人工干预的依赖。

seq2seq模型与注意力机制入门

要深入理解现代大语言模型的基础架构，掌握seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型及其衍生的注意力机制至关重要。该部分内容建议在了解MLP、RNN及第六章相关知识后阅读。

seq2seq模型最初应用于神经机器翻译（NMT），其核心思想是将一个序列映射为另一个序列，因此得名“sequence to sequence”。这一架构也被广泛用于自动摘要、对话系统等自然语言处理任务。

1.1 seq2seq结构：以神经机器翻译为例

seq2seq采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架。其中：

编码器（Encoder）负责读取输入的词序列，并将其整体编码为一个固定维度的上下文向量（Context Vector）。具体流程如下：每个输入词首先被转换为one-hot向量，再通过Embedding层映射到高维空间（如512维），然后送入RNN结构（通常使用LSTM，可为双向或多层）进行逐步处理，最终输出一个汇总了整个输入序列信息的向量。

解码器（Decoder）接收来自编码器的上下文向量，并结合目标序列的历史输出，逐词生成翻译结果。在训练阶段，解码器利用真实标签作为输入（称为Teacher Forcing）；而在推理阶段，则使用自身前一步的预测结果作为下一步输入，实现自回归生成。

1.2 解码器的本质：一个语言模型

实际上，解码器的行为类似于一个条件语言模型——它根据已生成的部分词语，预测下一个最可能的词。这种自回归特性使其能够在没有外部指导的情况下持续输出文本。

1.2.1 训练与预测时解码器的区别

为何训练和推理阶段的解码方式不同？这源于两种不同的解码策略：

在训练过程中，采用Teacher Forcing技术，即将真实的目标序列作为解码器的输入，加快收敛速度并稳定训练过程。但在实际预测时，模型无法获取真实标签，必须依赖自己生成的结果作为下一步输入，形成闭环生成流程。

Attention机制的演进意义

注意力机制最初是为了改进基于RNN的seq2seq模型而提出的，解决了长序列传输中上下文向量信息瓶颈的问题。随着研究发展，研究人员最终提出了完全抛弃RNN、仅保留Attention结构的Transformer模型——这也正是当前主流大语言模型的核心基础。

因此，深入理解seq2seq与Attention机制，不仅有助于掌握NMT的工作原理，也为后续学习自监督学习、预训练语言模型和Transformer架构打下坚实基础。

在序列生成任务中，采用 Free Running 模式进行训练从理论上来讲是完全可行的。Decoder 可以基于上一步自身的预测结果持续运行下去，并不需要外部输入来驱动。然而，在实际训练过程中，人们发现这种方式存在显著问题。

由于初始阶段模型尚未学习到有效规律，其预测结果往往随机且错误频出。这种早期偏差会在后续步骤中不断累积并放大，导致“一步错，步步错”的连锁反应。随着时间步的推进，误差迅速叠加，形成所谓的「误差爆炸」现象（exposure bias），从而极大增加了模型收敛的难度。

为了缓解这一问题，研究者引入了一种有效的训练策略：Teacher Forcing。该方法的核心思想是在训练过程中，让 Decoder 在每一步都接收真实的目标词作为输入，而非依赖自身前一步的预测输出。这样相当于由“教师”提供正确引导，使模型能够更快地学习到正确的状态转移路径，显著提升训练效率与稳定性。因此，Teacher Forcing 的主要目的就是为了降低训练难度，加速模型收敛。

1.2.2 计划采样（Scheduled Sampling）

如果模型始终依赖 Teacher Forcing，虽然训练过程更稳定，但也会带来另一个隐患——训练与推理阶段的不一致性。因为在推理时，模型必须依靠自己的预测一步步推进，而训练时却一直看到真实标签，这就像是学生平时做题总看着答案，考试时却突然没了参考，容易不知所措。

相比之下，若一开始就完全放任模型自行预测（Free Running），又如同让学生盲目刷题，缺乏指导，极易走入错误的学习路径。

为此，Scheduled Sampling 提出了一种折中方案：设定一个概率 p，在每个解码时间步，以概率 p 使用模型自己上一步的预测结果作为当前输入，以概率 1-p 则使用真实标签值。随着训练进程逐步降低 p 值，实现从“依赖老师”到“独立完成”的平滑过渡。

1.2.3 贪心解码与束搜索对比

1.2.3.1 贪心解码（Greedy Decoding）

贪心解码是一种最直接的生成策略：在每一个时间步选择概率最高的词作为输出，并将其传入下一步继续生成。这种方法实现简单、计算开销小，但在长序列生成中暴露出明显缺陷。

举个例子：当你在手机输入法中输入“不要”，然后每次都点击推荐栏中的第一个候选词，系统可能会生成如下内容：

不要再来了，我们的生活方式是什么时候回来呢，我们的生活方式是什么时候回来呢，我们的生活方式是什么时候回来呢，我们的生活方式是什么时候回来呢，我们的生活方式

可以看到，文本出现了重复循环的现象。这说明 Greedy Decoding 虽然保证了每一步局部最优，却无法确保整个输出序列的整体质量最优。一旦某一步选择了非全局最优的词，后续所有预测都将偏离正确路径，难以挽回。

1.2.3.2 束搜索（Beam Search）

为克服贪心策略的局限性，Beam Search 引入了多路径并行探索机制。它在每一步保留 top-k 个可能性最高的候选序列（k 即 beam width），而不是仅保留一个最优路径。

具体而言，在每个时间步，算法会扩展当前所有候选序列的可能下一个词，重新评分后筛选出总体得分最高的 k 个序列进入下一阶段。这个过程持续进行，直到达到预设终止条件。

在 Beam Search 过程中，不同候选路径可能在不同时间步生成结束符（EOS），这些已完成的序列被称为“完全路径”。对于已结束的路径，系统会暂时保存而不继续扩展，其余未完成路径则继续搜索。

搜索终止条件可以设置为最大解码步数，或收集到指定数量的完全路径。最终，从所有完全路径中挑选出综合得分最高的那条作为输出结果。

尽管 Beam Search 属于一种剪枝搜索策略，不能绝对保证找到全局最优解，但它大大提高了获得高质量输出的概率，同时相比穷举法极大地减少了计算量，是一种在效果与效率之间取得良好平衡的方法。

2. 注意力机制（Attention Mechanism）

2.1 传统 Seq2Seq 的信息瓶颈问题

在基础的序列到序列（seq2seq）模型中，编码器（Encoder RNN）将整个输入序列压缩成一个固定长度的上下文向量（Context Vector），即最后一个隐状态，该向量作为解码器（Decoder RNN）的初始状态。

这种结构存在一个关键缺陷：无论输入句子多长，所有语义信息都被强制压缩进单一向量中。这使得该向量成为系统的“信息瓶颈”，尤其在处理长句时，极易造成信息丢失或压缩失真。

2.2 注意力机制的直观解释

注意力机制正是为了解决上述瓶颈而提出的创新方法。其核心思想是打破“只依赖最后一个隐状态”的限制，转而建立解码器与编码器所有时间步之间的动态连接。

换句话说，Attention 机制允许 Decoder 在生成每一个目标词时，自主决定“关注”Encoder 中哪些时间步的信息。这种机制类似于人类阅读时的注意力分配——我们在翻译或理解一句话时，并不会只回忆最后一句话的内容，而是会回看原文中相关的关键词或短语。

例如，在 Decoder 第二个时间步生成某个词时，模型可以同时参考 Encoder 输出的 'il'、'a'、'm’、'entarte' 等多个位置的隐状态，通过加权聚合的方式获取更有针对性的上下文信息，从而提升生成准确性。

这样一来，Context Vector 不再承载全部信息压力，信息传递更加高效和灵活，显著提升了模型对长序列的建模能力。

从图示可以看出，在生成"he"时刻的输出时，模型的注意力主要集中在编码器的第2和第4个输入词上，最终促使解码器决定输出“hit”这一结果。

2.3 Attention机制的数学表达

2.3.1 向量的点积操作

在线性代数中，点积（Dot product）是一种针对两个相同维度向量的基本运算，通常以符号“·”表示。

具体来说，点积是将两个向量对应位置上的元素相乘后再进行累加，其结果为一个标量（Scalar）。这个数值可以反映两个向量之间的相似性，或者表示一个向量在另一个向量方向上的投影长度。

我们需要明确两点：第一，点积的结果是一个标量；第二，该值能够体现两个同维向量之间的相似程度。

2.3.2 Attention机制的具体步骤

2.3.3 Attention机制的优势与作用

考虑如下句子的翻译任务：“The animal didn’t cross the street because it was too tired”。其中，“it”到底指代的是“street”还是“animal”？通过下图可以看到，当解码器处理“it”这个词时，Attention机制能够将其与“The animal”建立关联，并将这部分信息融入当前的编码过程。

在seq2seq架构中引入Attention机制后，带来了以下几个显著优势：

缓解信息瓶颈问题：传统seq2seq模型依赖编码器将整个输入序列压缩成一个固定长度的上下文向量，容易造成信息丢失。而Attention机制允许解码器在每个时间步动态地关注源序列的不同部分，实现对输入信息的更充分提取，从而提升模型表现。
增强长序列处理能力，提升泛化性能：Attention机制对输入序列长度具有更强的适应性。它能根据实际序列长度自适应调整注意力分布，使得模型在面对不同长度输入时仍保持稳定性能。
提高模型可解释性：通过可视化Attention权重，我们可以清晰地观察到模型在生成每一个输出词时，重点关注了输入序列中的哪些词语。这种透明性有助于模型调试与优化，相关示例见上方图示。
改善翻译质量：在机器翻译任务中，Attention机制能够显式地聚焦于源语言中与当前目标词相关的片段，有效提升译文准确度。例如在翻译上述包含歧义指代的句子时，模型能更合理地判断“it”的指代对象。
有助于缓解梯度消失问题：由于解码器的每个时间步都与编码器所有时刻的隐状态相连，信息传递路径更加直接，减少了深层网络中梯度衰减的风险。