Зачем в трансформере несколько голов внимания? Что они выучивают на практике?

В трансформерах несколько голов внимания (multi-head attention) используются для того, чтобы модель могла одновременно фокусироваться на разных частях входной последовательности и извлекать разнообразные зависимости.

Каждая голова внимания обучается выделять разные аспекты информации, например:

• Одна голова может сосредоточиться на синтаксических связях между словами.
• Другая — на семантических отношениях.
• Третья — на позиционных или контекстных особенностях.

Это позволяет модели лучше понимать сложные структуры и контексты в данных, улучшая качество предсказаний.

Пример: в задаче перевода одна голова может отслеживать, к какому слову в исходном предложении относится текущее слово в переводе, а другая — учитывать общий контекст фразы.

Таким образом, несколько голов внимания обеспечивают более богатое и многогранное представление информации по сравнению с одной головой.