多头注意力机制与多头自注意力机制的区别，它们在代码形式上有什么不同吗

多头注意力（Multi-Head Attention，MHA）是一种在Transformer模型中广泛使用的机制，它将注意力分散到多个不同的“头”（heads）上，每个头部专注于输入序列的不同特征部分。这种设计有助于捕捉更丰富的上下文信息。多头自注意力包括了查询、键和值三者的操作，并通过加权求和的方式合并各个头部的结果。

而多头自注意力机制特别强调的是自关注（Self-Attention），即每个位置都可以同时与其他所有位置交互，这样能够处理长距离依赖。每头注意力是独立计算的，最后通过拼接（concatenation）再做一次线性变换结合起来。

在代码实现上，多头注意力通常会看到这样的结构：

def multi_head_attention(Q, K, V, num_heads, ...):
    # 分割Q, K, V到多个头部
    Q_heads = split_heads(Q, num_heads)
    K_heads = split_heads(K, num_heads)
    V_heads = split_heads(V, num_heads)

    # 计算注意力得分，然后归一化
    attention_scores = scaled_dot_product_attention(Q_heads, K_heads, ...)
    
    # 汇总头部结果
    output_heads = concatenate_heads(attention_scores, num_heads)
    output = linear_transform(output_heads)

return output

其中`split_heads`和`concatenate_heads`函数用于将原始向量分解和整合。