Attention机制最早在机器翻译领域被引入，而后逐渐在其他自然语言处理任务中得到广泛应用。下面是一些使用Attention机制的模型：

  1. Seq2Seq模型：Seq2Seq模型是机器翻译任务中最早引入Attention机制的模型。传统的Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器将输入序列映射为固定长度的上下文向量，解码器通过该上下文向量生成输出序列。在引入Attention机制后，解码器可以在生成每个输出时，对输入序列的不同部分进行不同程度的关注。

  2. Transformer模型：Transformer模型是在Attention机制基础上提出的一种新型的序列到序列模型。Transformer模型完全摒弃了传统的基于循环神经网络（RNN）的编码器-解码器结构，而是使用了一种基于自注意力机制的编码与解码模块。自注意力机制（Self-Attention）允许模型在生成每个单词时，对输入序列中的其他单词进行加权关注，从而可以捕捉到更丰富的上下文信息。

  3. BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练模型，适用于多种下游任务。在BERT模型中，Attention机制被广泛应用于编码器的多层自注意力模块。通过在预训练阶段大规模训练，BERT模型能够更好地捕捉到上下文相关的语义信息。

  4. GPT模型：GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer的预训练语言模型，用于生成文本。GPT模型使用了多层的自注意力机制，允许模型根据输入序列中的不同部分进行加权关注。这使得GPT模型在生成文本时可以更好地理解上下文，并生成更具连贯性的文本。

  5. Transformer-XL模型：Transformer-XL是一种基于Transformer的循环神经网络模型，用于处理长文本。与传统的Transformer模型不同，Transformer-XL引入了相对位置编码（Relative Positional Encoding）和记忆模块（Memory Module），通过在解码器中使用自注意力机制，模型可以更好地处理长距离的依赖关系。

  总之，Attention机制被广泛应用于机器翻译、文本生成、序列标注等自然语言处理任务中的各种模型中。通过引入Attention机制，模型可以在处理序列任务时更好地关注输入序列中不同部分的信息，提高模型在处理长距离依赖和上下文建模方面的能力。