多头注意力
Multi-Head Attention
学到 认得 就够：听到能明白
你可能会说
“我读模型结构时看到多头注意力，是不是有几个模型一起回答我的问题？”
多头注意力在多个表示子空间里并行计算注意力，再合并结果。每个“头”是一组投影与加权计算，并不是独立聊天助手或具有专业分工的人。
使用 AI
科研里的例子
分析一段含时间、地区和否定结构的政策文本时，多头计算可能利用不同关系，但不能给每头随意贴上学科标签。
同一输入可以被不同投影转成不同的查询、键和值，各头因此可能捕捉不同形式的依赖，合并后提供更丰富的表示。具体头学到什么不是预先指定的，也不保证每头都有清楚、稳定的语言功能。头数与每头维度共同决定计算布局；增加头数并不单独等于提升能力。研究中要避免把可视化里偶然清楚的连线，包装成完整的内部功能解释。
判断
亲手检查一次
查看模型配置中的 hidden size 和 attention heads，算每头维度；再核对结构图中多个头如何拼接并投影回去。
它做不到的
头数与专家数不是同一概念；多头注意力并不意味着调用多个外部模型，也不能直接代表“思考角度”的数量。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。