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注意力机制（Attention Mechanism）是Transformer架构的核心组件，也是当前所有主流大语言模型的基础
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6/2/2026
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Unverified当前主流大语言模型普遍采用Transformer架构，其自注意力机制在处理长上下文时计算复杂度与序列长度呈二次方增长（O(n²)）76% similarVerified大语言模型的记忆本质上依赖于Transformer架构的注意力机制，其有效信息容量受限于上下文窗口的token数量74% similarVerified基于Transformer的大语言模型使用注意力机制将系统提示、用户输入和外部检索内容统一编码为同质化的token序列，模型无法在语义层面区分可信指令与不可信数据74% similarVerifiedTransformer通过自注意力机制实现了对长文本的高效建模71% similarUnverified提示词注入的核心原理在于LLM无法从根本上区分系统指令和用户输入，因为Transformer架构的注意力机制对所有输入token一视同仁，系统提示词与用户输入的token在数学上处于同一向量空间68% similar
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