多头注意力机制和自注意力机制

多头注意力机制和自注意力机制都是在Transformer模型中广泛使用的注意力机制。

自注意力机制（self-attention）是指在一个句子或序列中，每个单词或位置都与其他位置进行交互，从而计算出每个位置的表示。在自注意力机制中，输入的序列会经过三个线性变换得到Query（查询）、Key（键）和Value（值）三个矩阵，然后通过计算得到每个位置的表示。这种机制可以学习到序列中单词之间的依赖关系和上下文信息。

多头注意力机制（multi-head attention）则是在自注意力机制的基础上，将Query、Key和Value进行多次线性变换，得到多组Query、Key和Value，然后分别进行自注意力机制的计算，最后将结果拼接起来，得到一个更加丰富的表示。这种机制可以让模型在不同的语义空间中进行学习，提高模型的表达能力。

总的来说，自注意力机制和多头注意力机制都是用于学习序列中单词之间的关系和上下文信息的机制，其中多头注意力机制可以进一步提高模型的表达能力。