transfomer模型的attention机制就是把低维度的紧凑化信息投射到了更高维度的数学空间中然后在高维数学空间重新组合、调度信息输出一个低维度世界可用的紧凑化信息是这样吗？

准确来说，Transformer模型的attention机制是通过计算输入序列中不同位置之间的相对注意力权重，将每个位置的信息与其他位置的信息进行交互和整合，从而得到一个新的表示。这个新的表示可以更好地捕捉序列中不同位置之间的关系，同时也可以减少信息丢失和混淆。因此，可以说Transformer模型的attention机制并不是简单地将信息投射到更高维度的数学空间中，而是通过计算相对注意力权重来实现信息的交互和整合，从而得到更加准确和丰富的表示。