這句話的核心意思是：??該模型完全基于注意力機制（Attention Mechanism），不再依賴傳統的循環神經網絡（RNN）結構，因此避免了 RNN 的順序計算問題，能夠實現高效的并行化計算??。我們可以從以下幾個方面深入理解：

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1. ??"僅基于 Attention 機制"??

• ??傳統 RNN 的局限性??：
  RNN（如 LSTM、GRU）通過循環結構逐步處理序列數據（如逐詞讀取句子），每個時間步的計算依賴于前一個時間步的隱藏狀態。這種順序性導致：
  • ??無法并行化??：必須等待前一步計算完成才能進行下一步，訓練速度慢。
  • ??長程依賴問題??：遠距離的詞之間信息傳遞困難（盡管 LSTM/GRU 通過門控機制緩解，但仍不完美）。
• ??Attention 機制的優勢??：
  Attention 直接計算序列中所有位置之間的關系（如詞與詞之間的關聯），??無需逐步處理??。例如：
  • 在 Transformer 中，Self-Attention 可以同時計算句子中所有詞之間的依賴關系。
  • 這種機制天然支持并行計算，因為所有位置的 Attention 計算是獨立的。

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2. ??"擺脫 RNN 順序讀取序列的缺點"?