图2.大语言模型（LLMs）与大脑相似性估计框架的示意
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人类大脑在有限的资源条件下，通过神经元回路的自组装和微调，实现了高效的信息处理。为了优化信息处理，大脑发展了高效的信息选择和投注机制——注意力，而非依赖超大容量的处理能力。通过集中有限的计算资源于重要任务上，注意力机制使大脑能够迅速分析关键信息并做出决策。在人工智能领域，受人类注意力机制的启发，研究者开发了“自注意力机制”（Self-Attention），用于处理序列数据，如自然语言中的文本。自注意力机制通过计算输入序列各部分之间的相似度，并为每个部分分配不同的权重，从而更加精准地理解句子含义。这种机制能够综合考虑输入的全面性和个别单词之间的相关性，提升对信息的理解能力。因此，人工智能中的自注意力机制与人类大脑的注意力机制类似，都能在有限资源下高效地处理信息，并优化决策过程。
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