注意力機制是一種在計算機科學和機器學習領域常用的技術，用於使模型在處理序列數據時更加準確和高效。
在傳統的神經網路中，每個神經元的輸出只依賴於前一層的所有神經元的輸出。而在注意力機制中，每個神經元的輸出不僅取決於前一層的所有神經元的輸出，還可以根據輸入數據的不同部分進行加權，即對不同部分賦予不同的權重。這樣可以使模型更加關注輸入序列中的關鍵信息，從而提高模型的精度和效率。
在自然語言處理中，注意力機制常常被用於機器翻譯、語音識別、文本摘要等任務中。例如，在機器翻譯中，注意力機制可以幫助模型在翻譯過程中更好地關注源語言和目標語言中的重要部分。在文本摘要中，注意力機制可以幫助模型更好地關注輸入文本中的重要句子和單詞，從而生成更準確和簡潔的摘要。
總的來說，注意力機制是一種靈活、高效的機制，可以幫助機器學習模型更好地處理序列數據。