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【Transformer 与注意力机制】16｜Multi-Head Attention：为什么要分多个头

2026-04-15 | transformer | #attention #multi-head #transformer #scaled-dot-product #model-architecture

单头 attention 只有一组 softmax 权重，只能在一种相似度度量下做一次聚合。Multi-Head Attention 通过多套独立的 Q/K/V 投影，让模型在同一步内并行建模多种关系，并在几乎不增加参数量的前提下提升表达力。

【Transformer 与注意力机制】13｜Q/K/V 三件套：把 Bahdanau 抽象成一个公式

2026-04-15 | transformer | #transformer #attention #qkv #scaled-dot-product

信息检索类比 → Bahdanau 到 Q/K/V 的演化 → 为什么要分开 Q/K/V → softmax($QK^\top$/$\sqrt{d_k}$)V 公式逐项拆解 → 维度走查 → 三 token、d_k=2 的玩具示例手算 → additive vs multiplicative 取舍 → 自注意力时 Q/K/V 同源的特殊性。这是整个系列最重要的一篇。