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自注意力机制相比传统的RNN和CNN具有显著优势。首先，它解决了RNN在处理长序列时的梯度消失或爆炸问题，因为任意两个位置之间的交互只需一步计算即可完成。其次，它具有高度的并行性，因为每个位置的注意力计算都可以同时进行，这大大提高了训练速度。在PyTorch中实现自注意力机制非常直观。核心步骤包括：定义线性层来生成Q、K、V矩阵；实现点积注意力分数的计算、缩放和Softmax归一化；完成加权求和。
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