在Transformer模型中，self-attention是一种机制，用于计算输入序列中不同位置之间的依赖关系。在自注意力机制中，每个位置的表示都可以考虑其他所有位置的信息，从而更好地捕捉输入序列中的全局依赖关系。

  具体而言，在self-attention中，输入序列被表示为由一组向量组成的矩阵。对于每个输入位置，通过对其他所有位置进行加权求和，可以得到一个表示该位置上的上下文信息的加权平均值。这些权重是通过计算查询、键和值之间的内积得出的。

  首先，对于每个位置，使用查询向量来计算该位置与所有其他位置的相关性。查询向量是通过对原始输入进行线性变换得到的。然后，使用键向量计算每个位置对所有其他位置的注意力权重。键向量也是通过线性变换得到的。接下来，将这些权重与值向量（同样是通过线性变换得到的）相乘并求和，得到每个位置表示的加权平均值。这个加权平均值就是该位置的上下文表示。

  通过self-attention机制，模型可以在不同位置之间进行灵活的信息传递，并且更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。这使得Transformer模型在处理自然语言处理任务等领域的序列数据时表现出色。