self-attention和cross-attention是不是都可以使用多头

是的，self-attention和cross-attention都可以使用多头。多头注意力机制是一种将注意力机制应用于多个子空间的方法，它可以提高模型对不同特征的建模能力。

在self-attention中，多头注意力机制被用于对输入序列中的不同位置进行关注。通过将输入序列进行线性变换，然后将变换后的结果分成多个头，每个头都可以学习不同的注意力权重。最后，将多个头的输出进行拼接或加权求和，得到最终的self-attention表示。

在cross-attention中，多头注意力机制被用于对两个不同的输入序列进行关注。例如，在机器翻译任务中，一个输入序列是源语言句子，另一个输入序列是目标语言句子。通过将源语言和目标语言序列进行线性变换，并将变换后的结果分成多个头，每个头都可以学习不同的注意力权重。最后，将多个头的输出进行拼接或加权求和，得到最终的cross-attention表示。

通过使用多头注意力机制，模型可以同时关注不同的特征子空间，从而提高了模型的表达能力和泛化能力。