多头注意力机制
🧠 先回忆：普通注意力（单头）
比如你在看一句话：
“下雨了，所以我带了伞。”
当模型看到“伞”时，它会想： “我应该重点关注谁？”
- “下雨” ✅（强相关）
- “带” ✅（稍相关）
- “所以” ❌（弱相关）
于是模型重点看“下雨”和“带”。 👉 这就叫「注意力」：挑重点看。
🧩 那什么是多头注意力呢？
我们还是看这句话，但换个比喻：
想象有 8 个人（注意力头）同时在看这句话， 每个人的“关注方式”都不一样。
比如说👇：
| 注意力头 | 它在干嘛 | 举例 |
|---|---|---|
| 头1 | 看“语法关系” | 谁是主语、谁是宾语？（“我”做了什么？） |
| 头2 | 看“因果关系” | 为什么带伞？因为下雨。 |
| 头3 | 看“时间关系” | 下雨 → 带伞，是时间上的先后。 |
| 头4 | 看“情绪语气” | 是平静的陈述，还是抱怨？ |
| 头5 | 看“物体之间的连接” | “伞”和“雨”有关，“带”和“伞”有关。 |
| 头6 | 看“句子中位置的距离” | 哪些词相距近但没直接连？ |
| 头7 | 看“逻辑结构” | 句子是“因果”句。 |
| 头8 | 看“词义相似” | “伞”与“雨衣”或“风衣”的关系。 |
最后，模型会把这 8 个人的观察结果综合起来。 👉 就像开个小会：每个人看一个角度，讨论完再汇总意见。
📷 更通俗一点（摄影类比）
你有 8 台相机同时拍一只猫 🐱：
- 第一台拍猫的脸
- 第二台拍猫的毛
- 第三台拍猫的爪子
- 第四台拍猫的尾巴
- 第五台拍猫和背景
- 第六台拍猫的颜色反光
- ……
拍完后，把 8 张图拼成一张完整的猫。 👉 这就叫「多头注意力」：每个头看一个方面，最后融合。
🧩 为什么要这样做？
因为一句话的信息是复杂的：
- 有语法关系
- 有逻辑关系
- 有情感语气
- 还有上下文依赖
如果模型只用一个“视角”（单头注意力），它可能只能理解其中一部分。 但多个头一起看，就像多个大脑并行思考，理解就更全面。
✅ 一句话总结：
多头注意力机制 = 模型用“多副眼睛”看同一句话， 每副眼睛关注不同类型的信息，最后合成整体理解。