多头注意力机制多头的作用

### 多头注意力机制中的多个头部作用

在Transformer模型中，多头注意力机制允许多个表示子空间的学习。通过引入多个注意头，网络能够并行处理来自不同表征子空间的信息[^1]。

每个单独的注意力头专注于输入序列的不同部分或特征方面。这种设计使得模型可以捕捉到更加复杂的关系模式以及更丰富的上下文依赖关系。具体来说：

- **多样化关注点**：不同的注意力头可以在同一时间聚焦于句子内的不同词语组合上，从而增强了对于长距离依赖性的建模能力。

- **增强表达力**：由于各个头独立工作却共享相同的查询、键和值矩阵参数更新过程，因此整体架构既保持了计算效率又提高了模型的表现力。

为了实现这一点，在前馈神经网络层之前会有一个自注意力机制作为子层来操作个体标记，并且这些操作是在所有令牌之间平行执行以维持转换器相对于顺序模型（如RNN）的优势[^2]。

import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0
        
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.num_heads = num_heads
        self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        ...