有关这块,还有一些相关的paper,后续可以读一读: 以下是几篇关键论文,从不同角度解释了为何Transformer模型采用多头注意力(Multi-Head Attention, MHA)机制,以及其优势与必要性: 1. **原始Transformer论文 核心观点: Vaswani等人在2017年的开创性论文中首次提出MHA,认为并行化多个独立注意力头可以增强模型对不同子空间特征的捕捉能力。每个头通过独立的线性变换生成查询(Q)、键(K)、值(V),允许模型从多个角度关注输入的不同语义或语法模式(如局部依赖、长程…