transformer中的multi-head的作用

Transformer中的multi-head self-attention模块是将输入的序列进行注意力计算时，将输入的特征向量进行分组，每组特征向量都做一次self-attention操作，最后将多个结果拼接起来，得到一个更全面的注意力表示。这样做的好处是，可以使得模型能够更好地捕捉序列中的长程依赖关系，同时也可以使得模型更加稳定，减少过拟合的风险。另外，多头注意力还可以并行计算，使得模型能够更快地训练和推理。