自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
自注意力机制是一种用于序列数据处理的机制，最常见于Transformer模型中。它允许模型在处理序列时，动态地对序列中的不同位置信息进行加权，以捕捉长距离的依赖关系和语义信息。主要特点包括：
- 基本原理：对于给定的输入序列，通过计算每个词与序列中其他词的相关性来获取每个词的表示。
- 计算过程：通过查询向量、键向量和数值向量的线性映射，计算每个位置的注意力权重，然后将这些权重应用于值向量，最终得到自注意力输出。
- 应用场景：广泛应用于各种自然语言处理任务中，如语言建模、机器翻译、文本分类等，以及其他序列数据的处理任务。
因果注意力掩码（Causal Attention Masking）
因果注意力掩码是一种特殊的注意力机制，通常用于序列到序列（seq2seq）模型中，特别是在解码器部分。其主要目的是确保在生成序列时，模型只能依赖已经生成的部分信息，而不能依赖未来的信息，以避免信息泄露和不合理的预测。主要特点包括：
- 基本原理：在计算注意力权重时，对未来位置（当前位置后面的位置）应用一个掩码，使得这些位置的注意力权重变为负无穷大（或者通过softmax后为0），从而模型无法依赖未来信息。
- 应用场景：主要用于生成任务，如机器翻译、文本生成等，确保模型生成的每个词只依赖前面已生成的词。
总结比较
- 区别：自注意力机制是一种通用的序列处理机制，用于在序列中建立全局依赖关系；而因果注意力掩码是自注意力机制的一种变体，用于生成任务中防止信息泄露。
- 共同点：两者都涉及计算注意力权重和应用这些权重于值向量，以获取加权的输出表示。
在实际应用中，根据任务的需求和模型的设计，可以选择使用自注意力机制或者加入因果注意力掩码来优化模型的性能和效果，特别是在处理长序列或者生成任务时，这些注意力机制能够显著提升模型的表现。