要说大模型的基础，Transformer 绝对是绕不开的核心；而面试大模型相关工作，Transformer 相关问题更是 “逢面必问”。因此，吃透 Transformer 的底层逻辑至关重要。今天咱们就来拆解一个高频考点：Transformer 为何选择多头注意力机制，不选单个注意力头？

如果把Transformer的注意力机制想象成“一群人一起看一幅画”，那么

单头注意力：一个人看画，只能关注一个角度（比如只看颜色或只看形状），容易忽略其他信息；

多头注意力：一群人看画，每人关注不同角度（有人看颜色、有人看形状、有人看物体关系），最后把大家的观察合并，信息更全面。

单头注意力的局限性：信息视角单一

单头注意力原理：输入序列（如句子）的每个词生成一个Q（查询）、K（键）、V（值），所有Q和K做点乘算注意力权重，加权V得到输出。

这样导致的问题是：单头只能学习“一种注意力模式”。比如句子“猫坐在垫子上”，单头可能只关注“猫”和“坐”的关系（主谓），忽略“猫”和“垫子”的位置关系（介词），导致理解不全面。

这就好比，单头像“单反相机定焦镜头”，只能拍一个角度，拍不出全景。

多头注意力的优势：多角度捕捉信息

先来看多头注意力原理：

把Q、K、V分成多份（比如8头），每份独立算注意力（每头有自己的Q、K、V权重矩阵），最后把所有头的输出拼接起来，再线性变换得到最终输出。

公式是这样的：

多头输出 = Concat(head₁, head₂, …, headₕ) × Wᵒ（Wᵒ是输出权重矩阵）

多头注意力的核心优势是：

1）多角度关注：每头可以学习不同的语义关系。比如“猫坐在垫子上”：

头1：关注“猫”和“坐”（主谓关系）；

头2：关注“坐”和“垫子”（动宾关系）；

头3：关注“猫”和“垫子”（位置关系）；

……

合并后，模型能同时理解语法、语义、位置信息。

2）提升模型表达能力：不同头可以学习不同层次的抽象（如头1学局部词关系，头2学长距离依赖），相当于“把复杂问题拆成多个简单问题分别解决”，模型能捕捉更复杂的模式。

3）稳定训练：单头注意力可能因权重矩阵初始化不好导致“关注错误信息”，多头相当于“集体决策”，即使某头学不好，其他头可以弥补，训练更稳定。

头数越多越好吗？

并不是！头数过多会也会带来一些问题：

1）计算量增加：每头都要算Q、K、V的线性变换和注意力，头数越多，计算量越大（比如8头比1头计算量约8倍，但实际通过矩阵并行优化，计算量增加小于8倍）；

2）信息冗余：头数太多时，不同头可能学到相似的注意力模式（比如头1和头2都关注主谓关系），冗余信息没用，还浪费参数；

根据经验值，通常头数设为8、16、32（如BERT-base是12头，BERT-large是16头，GPT-3是96头），需要通过实验确定最佳头数（和模型大小、任务复杂度相关）。

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