注意力机制通过更容易识别模型在进行预测时认为输入数据哪些部分重要，从而提高了机器学习模型的可解释性。在诸如 Transformer 之类的模型中，注意力权重明确量化了模型在处理过程中对特定输入元素（例如，句子中的单词或图像中的区域）“关注”的程度。这些权重充当了一种内置信号，开发人员可以分析这些信号来理解模型依赖哪些特征或关系。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，注意力图可能会揭示模型在翻译句子时关注主谓对，从而提供了对其决策过程的洞察。这种透明性有助于开发人员调试错误、验证模型行为以及建立对输出的信任。
一个具体的例子是机器翻译。当将“She loves reading books”翻译成另一种语言时，注意力权重可能会显示模型将“loves”与“reading”和“books”紧密关联。通过可视化这些权重，开发人员可以确认模型正确地捕获了语法依赖关系。类似地，在图像分类中，注意力机制可能会突出图像中模型用于识别对象的边缘或纹理。诸如注意力热图之类的工具允许开发人员直接看到这些模式，弥合了模型内部机制与人类解释之间的差距。这在医疗保健等领域特别有用，在这些领域，解释模型为何在 X 光片中标记出肿瘤（例如，通过指向特定的异常区域）对于临床采用至关重要。
然而，仅靠注意力机制并不能保证完全的可解释性。例如，高注意力权重可能与重要特征相关，但不能直接解释这些特征*如何*影响输出。此外，注意力模式有时可能违反直觉或嘈杂，需要开发人员使用显著性图或扰动测试等其他方法进行交叉验证。为了有效使用注意力机制，开发人员应将其集成到更广泛的可解释性工作流程中——例如，将注意力可视化与输入遮罩结合起来，以测试移除“受到关注的”特征是否确实改变了预测结果。虽然注意力机制为理解模型行为提供了一个宝贵的窗口，但它只是构建可理解和可靠系统众多工具中的一个。