Transformer为什么使用多头注意力机制？
Transformer为什么使用多头注意力机制？
Transformer中的多头注意力机制是其核心组成部分之一，它通过多个并行的注意力机制来捕捉输入序列中不同维度的语义关系。本文将通过多个生动的比喻，深入浅出地解释多头注意力机制的工作原理及其在自然语言处理中的应用。
1. Q、K、V三者之间的运算关系
让我们先用一个简单的比喻来理解Q、K、V的关系。想象你在YouTube上搜索视频，当你输入查询内容Q（Query）时，系统会将其映射到数据库中与候选视频相关的一组关键字K（Keys），并计算它们之间的相似度。最后，系统会返回最匹配的K所对应的视频链接V（Values）。
在自然语言处理领域，输入的文本会被转化为一系列的token（最小语义单位），每个token都有一个对应的Embedding向量。Attention机制的作用就是对这些Embedding向量进行搜索和匹配，找出它们之间的语义关联度。
2. Q、K、V是如何产生的？
在Attention机制中，每个输入序列中的token都会被转化为一个Embedding向量。为了获得针对每个Embedding向量的Q、K、V三者之间的搜索逻辑，系统会将每个token的Embedding向量分别进行三次线性变换，从而得到Q、K、V三个矩阵。
在实际运算过程中，为了提高效率，系统会将整个序列中所有token的Embedding向量组成一个矩阵同时进行运算。这个矩阵的维度由输入序列的token数n和Embedding的维度（通常为512）决定，因此矩阵的形状为n×512。
3. 多头注意力机制的引入
多头注意力机制可以类比为西方的多头龙，每个头喷出的攻击元素不同，有的是冰冻、有的是火焰、有的是电击、有的是毒素、有的是眩晕。这头龙从原来一个头演化出了8个头，每个头各自做各自的Attention机制。虽然火力分散了，但效率没有降低反而攻击质量还提升了很多。
在Transformer中，多头注意力机制通过将Embedding向量线性变换为8个1/8的向量，分别进行Attention机制运算。这其实是在本质上并不会耽误每个token的语义表达，而只是细分出了不同的语义子空间，即不同类型的细分语义逻辑，使得Attention机制运算起来更细腻精准、更有针对性。
4. 多头注意力机制的运算方式
单头的“Attention 注意力机制”的运算方式
针对每一个token，单头的Attention机制运算如下：
例如，对于句子“He booked a room at a hotel.”中的“booked”这个单词，Attention机制会将其与其他所有token（包括“booked”自己）进行点乘运算，然后通过Softmax计算权重。最后，将这些权重与V向量相乘，得到加权后的变换结果。
“Multi-Head Attention 多头注意力机制”的运算方式
多头注意力机制实际上是将上述的Attention机制分配到了8个头head之中去分别运行。每个头在各自运行之后，再通过Concat把得到的结果链接起来，然后再做一次线性变换，变回初始的形状。
5. 多头注意力机制通俗解释
让我们用一个公司中新进员工的例子来比喻“Self-Attention 自注意力机制”。这个新员工需要迅速地在全部成员之间做一遍工作岗位关联重要度的“Attention 注意力机制”审查，以便自己能快速定位出自己在团队中的位置。
如果在职位的权重、性格匹配度、男女比例关系、前辈与新兵、人际关系等不同维度领域，都来一套“Attention 注意力机制”，这就叫“Multi-head Attention 多头注意力机制”。
这好比一个代驾司机，驾驶汽车的刹车油门方向盘的配合，以及交通法规的遵守，那只是作为一个好司机必须的基础，是业务的最底层。但是，服务好客户不能仅靠这些，更需要靠热情的服务态度、整洁的车内外卫生环境、贴心的便利化设施等等周到考量，这便是“Multi-head”的作用和意义！
总结
多头注意力机制是Transformer模型的核心组成部分，通过多个并行的注意力机制来捕捉输入序列中不同维度的语义关系。这种机制不仅提高了模型的运算效率，还增强了其对复杂语义关系的捕捉能力，是自然语言处理领域的重要突破之一。