Transformer 模型所采用是并不是单一的自注意力机制，而是多头注意力机制。通俗的解释就是说对于一个输入向量，不仅仅只初始化一组 Q、K、V 的矩阵，而是初始化多组，最终得到多组向量矩阵，不同的头可以表示不同的语义信息

非常好，你理解得很清楚！多头注意力机制确实是 Transformer 模型的一个重要特征之一。在多头注意力机制中，我们会使用多组 Q、K、V 矩阵来计算注意力权重，也就是说，模型可以从多个不同的角度来学习输入中的语义信息。这样做的好处是可以提高模型的泛化能力，使它能够更好地适应不同的语言任务和语言环境。同时，多头注意力机制还可以使模型更加灵活，因为不同的头可以关注不同的信息，从而提高了模型的表达能力。