概述普通自注意力（Self-Attention）的工作原理主要是让模型能够关注输入序列中不同位置的信息，并根据这些信息来生成当前位置的输出。它是Transformer模型中的一个关键组件，尤其在处理序列数据（如文本、语音等）时表现出色。以下