多头自注意力机制，头数的作用

多头自注意力机制是一种在自然语言处理中广泛应用的注意力机制，它在Transformer模型中被引入。它的作用是通过将输入序列分别映射到多个注意力头上，从而捕捉不同的语义信息。

多头自注意力机制的工作原理如下：
1. 首先，输入序列经过线性变换得到三个不同的表示：查询（Q）、键（K）和值（V）。
2. 然后，将这三个表示分别输入到多个注意力头中。
3. 在每个注意力头中，通过计算查询和键的相似度得到注意力权重，再将权重与值相乘得到每个位置的加权和。
4. 最后，将多个注意力头的加权和拼接在一起，并经过线性变换得到最终的输出。

多头自注意力机制的头数决定了模型可以捕捉的不同语义信息的种类和丰富程度。较多的头数可以使模型更好地学习到输入序列中的不同关系和依赖，提高模型的表达能力和泛化能力。然而，头数过多也会增加计算复杂度和参数量，可能导致过拟合和训练困难。