林楓當然知道，自己正在改變世界。

甚至於一開始林楓也有點激動。

不過很快林楓也就恢復平常心了。

因為較真地講，從林楓重生的第一天開始，林楓就已經在改變著世界了。

因為林楓的到來，這個世界正在一點點地變成林楓的形狀。

因此對於馬庫斯的恭維，林楓只是笑了笑。

“對了，你們還可以關注一下另一件事。”林楓突然說道，“關於網路中的‘注意力機制’你們也可以注意一下，它在未來會在很多領域展現出驚人的威力，尤其是在自然語言處理（NLp）方面。這種機制能讓網路更聰明地選擇重點關注哪些輸入資訊，而不是一視同仁地對所有輸入進行處理。”

“注意力機制？”馬庫斯更迷茫了，自然語言處理雖然在2014年也是熱門研究方向，但“注意力”這個詞在他的印象裡一片空白，顯然這個還沒被用到深度學習領域。

馬庫斯顯然意識到，今天這場對話比他預想的更具啟發性。

林楓不經意間的一些觀點，很有可能給深度學習領域帶來革命性突破。

馬庫斯此刻覺得他彷彿正在見證一些顛覆性理念的誕生。

他不禁有些激動，忍不住追問道：“林，你剛剛提到的‘注意力機制’……你能多說點嗎？你知道，現在的神經網路普遍都是在處理影象、影片資料等結構化資訊，但語言這類非結構化資料一直是個棘手的領域。你提到的這個‘注意力’機制，真的能大幅提升自然語言處理的能力？”

林楓笑了笑，心裡明白馬庫斯現在的困惑。

2014年這個時間點上，自然語言處理領域確實還沒有完全進入“注意力機制”主導的時代，許多人依舊在用傳統的RNN和LStm（長短期記憶網路）來處理時間序列資料，語言模型的效果雖有進步，但遠未達到後來transformer帶來的質變。

林楓深吸一口氣，試圖在不暴露太多未來科技的前提下，用馬庫斯能理解的方式解釋：“你可以把‘注意力機制’想象成一種更聰明的權重分配系統。當你閱讀一篇文章的時候，人的大腦並不會對每個單詞都投入相同的注意力，某些詞或句子對理解整個文章的意義更為關鍵。‘注意力機制’的核心思想就是類似的，它讓網路學會‘關注’輸入資訊中的重要部分，而不是每個部分都平等對待。”

馬庫斯眉頭微蹙，似懂非懂。

林楓也沒有催促，姑且留待馬庫斯思考。

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路結構有什麼本質區別呢？畢竟網路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’重要的資訊。”

林楓點了點頭，繼續解釋道：“是的，當前的網路權重確實會根據資料自動調整，但問題在於它們的調整方式太過機械。

網路層層堆疊後，很容易出現‘資訊稀釋’的現象，尤其是在處理長序列資料時，早期輸入的資訊可能會在網路的深層逐漸被削弱，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，保證關鍵的資訊不會因為層數的增加而被遺忘。”

馬庫斯若有所思地反覆琢磨著林楓的話：“動態調整……你的意思是說像是一個隨時監控並修正網路學習方向的系統？”

“可以這麼理解，”林楓笑了笑，“尤其是在處理自然語言時，你會發現資訊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’，網路可能很