什么是注意力头数？是注意力层数的意思吗

注意力头数（Attention Heads）是指在Transformer模型中，每个注意力机制所使用的子空间的数量。在每个注意力头中，模型可以学习不同的特征表示，从而更好地捕捉输入序列中的不同关系。

举个例子，如果有 8 个注意力头，那么在每个注意力头中，模型会学习一个不同的子空间，每个子空间都会捕捉输入序列中不同的关系。最终，模型将会将每个子空间的信息合并在一起，得到一个更全面的表示。

注意力头数和注意力层数是不同的概念。注意力头数指的是每个注意力机制所使用的子空间的数量，而注意力层数指的是模型中堆叠的注意力层的数量。