2025秋招大模型多模态面试题（四）- 注意力机制_多模态大模型 面试题

1.attention

1.Attention

1.1 讲讲对Attention的理解？

Attention机制是一种在处理时序相关问题的时候常用的技术，主要用于处理序列数据。

核心思想是在处理序列数据时，网络应该更关注输入中的重要部分，而忽略不重要的部分，它通过学习不同部分的权重，将输入的序列中的重要部分显式地加权，从而使得模型可以更好地关注与输出有关的信息。

在序列建模任务中，比如机器翻译、文本摘要、语言理解等，输入序列的不同部分可能具有不同的重要性。传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）在处理整个序列时，难以捕捉到序列中不同位置的重要程度，可能导致信息传递不够高效，特别是在处理长序列时表现更明显。

Attention机制的关键是引入一种机制来动态地计算输入序列中各个位置的权重，从而在每个时间步上，对输入序列的不同部分进行加权求和，得到当前时间步的输出。这样就实现了模型对输入中不同部分的关注度的自适应调整。

1.2 Attention的计算步骤是什么？

具体的计算步骤如下：

• 计算查询（Query）：查询是当前时间步的输入，用于和序列中其他位置的信息进行比较。
• 计算键（Key）和值（Value）：键表示序列中其他位置的信息，值是对应位置的表示。键和值用来和