解释一下多头自注意力机制

多头自注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer架构中的一个关键组成部分，它允许模型在不同的子空间中捕捉输入序列的不同信息，从而提高模型的表达能力。多头自注意力机制的工作原理如下：

1. 输入序列：首先，输入序列中的每个词元都会被转换成一组查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。

2. 并行处理：然后，这些查询、键和值向量会被分成多个组，每组对应一个所谓的“头”（Head）。每个头都会独立地对输入序列进行自注意力计算，即计算每个词元与序列中其他词元的相关性。

3. 注意力计算：在自注意力计算中，每个头都会计算输入序列中每个词元与当前词元之前所有词元的键进行点积，并从当前词元的角度衡量之前词元的相关性。

4. 权重计算：接着，每个头都会对点积结果应用Softmax函数，以获得权重，并根据这些权重对值向量进行加权求和，从而生成每个头的输出。

5. 组合输出：最后，所有头的输出会被组合起来，形成一个综合的表示，这个表示包含了输入序列的丰富信息，并被用于后续的神经网络层。

通过这种方式，多头自注意力机制能够捕捉输入序列中的不同层次的信息，从而提高模型对复杂序列数据的处理能力。