自注意力层（Self-Attention Layer）是Transformer架构中的一个核心组件，它使得模型能够捕捉到输入序列中不同位置之间的依赖关系，而无需依赖于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的结构。以下是对自注意