Attention机制被提出是为了解决在机器翻译任务中长距离依赖的问题。在传统的机器翻译模型中，将整个输入序列编码为一个固定长度的向量，然后将这个向量作为上下文信息输入到解码器中。

  然而，这种方法存在一个问题，即对于较长的输入序列，模型难以捕捉到远距离的上下文信息。例如，在一个很长的句子中，解码器需要了解与当前位置很远的位置之间的语义关系，而传统的固定长度上下文向量不能很好地表示这种远距离的依赖关系。

  为了解决这个问题，Attention机制在2014年被引入到机器翻译领域。Attention机制允许解码器在每个时间步中对输入序列的不同部分进行动态地关注和加权。具体而言，Attention机制通过计算解码器当前时刻的隐藏状态与编码器所有位置之间的权重，然后根据这些权重对编码器的输出进行加权求和，得到动态的上下文向量。

  通过引入Attention机制，模型可以根据当前解码器的需求，灵活地关注不同输入位置的信息，使得解码器更有能力处理长距离的依赖关系。因此，Attention机制在机器翻译任务中取得了显著的性能提升，后来也被广泛应用于其他自然语言处理任务中，如图像描述生成、问答系统等。