在传统的 RNN/CNN 模型中，捕捉长距离依赖比较困难。注意力机制（Attention） 的核心思想是：在处理一个输入时，不是对所有信息“一视同仁”，而是动态地为不同位置的信息分配不同的权重。

Transformer 则完全基于注意力机制构建（没有 RNN、CNN），其核心是 自注意力（Self-Attention）。

1. 问题场景

1. Cross-Attention

2. Self-Attention

3. Multi-Head Attention