直感：

トランス機械学習モデルでは、注意メカニズムにより、出力を生成するときに、モデルがさまざまな単語またはトークンの重要性を順番に比較検討できます。主な目標は、モデルが関連情報に焦点を合わせ、無関係な部分を無視できるようにすることです。

通常（単一の）注意は、単一のコンテキストまたは視点に基づいてこれらの重みを計算します。対照的に、マルチヘッドの注意は、この注意メカニズムを複数のヘッドに分割し、モデルが異なる関係と単語間のコンテキストを並行してキャプチャできるようにします。これは、各ヘッドがデータ内のさまざまな側面またはパターンに焦点を合わせることを学ぶことができ、入力シーケンスのより豊かな表現につながることを意味します。

数学的視点：

通常の注意と多毛注意の両方で、注意メカニズムは、現在の出力位置との関連性に基づいて、入力シーケンスで各単語/トークンのスコアまたは重量を計算することを伴います。これらのスコアは、入力機能の加重合計を作成するために使用され、コンテキストが認識した出力をもたらします。

通常の注意メカニズムの場合、スコアは、入力シーケンスから導出されるクエリ（q）、キー（k）、および値（v）行列を使用して計算されます。注意は次のように計算されます：

クエリとキーマトリックスの間のドット製品を計算します：q * k^t
結果をスケーリングして、キーディメンション（D_K）の平方根で除算して拡大します：（q * k^t） / sqrt（d_k）
SoftMax関数を適用してスコアを正規化します：SoftMax（（q * k^t） / sqrt（d_k））
正規化されたスコアを使用して値マトリックスの加重合計を計算します：softmax（q * k^t） / sqrt（d_k）） * v
マルチヘッドの注意では、プロセスは類似していますが、ヘッドごとに独立して実行されます。これを行うために、クエリ、キー、および値行列は、学習可能な重量行列w^q_i、w^k_i、およびw^v_i（i = 1からhの場合）を使用して、最初にh（headの数）の異なる部分空間に線形に投影されます。

q_i = q * w^q_i
k_i = k * w^k_i
v_i = v * w^v_i
次に、各ヘッドに注意メカニズムが適用されます。

注意_i = softmax（（q_i * k_i^t） / sqrt（d_k）） * v_i
各ヘッドの注意を計算した後、出力は連結され、別の学習可能な重量マトリックスw^oを使用して直線的に変換されます。

multiheadattention = concat（attention_1、tentunes_2、...、attentice_h） * w^o
マルチヘッドの注意により、モデルは単語間の異なる関係とコンテキストを並行してキャプチャでき、入力シーケンスのより豊かな表現につながります。
Intuition:

In Transformer machine learning models, attention mechanisms allow the model to weigh the importance of different words or tokens in a sequence when generating an output. The primary goal is to enable the model to focus on relevant information and ignore irrelevant parts.

Normal (single-head) attention computes these weights based on a single context or perspective. In contrast, multi-head attention divides this attention mechanism into multiple heads, allowing the model to capture different relationships and context between words in parallel. This means that each head can learn to focus on different aspects or patterns in the data, leading to a richer representation of the input sequence.

Mathematical perspective:

In both normal attention and multi-head attention, the attention mechanism involves computing a score or weight for each word/token in the input sequence based on their relevance to the current output position. These scores are then used to create a weighted sum of input features, resulting in a context-aware output.

For a normal attention mechanism, the score is calculated using query (Q), key (K), and value (V) matrices, which are derived from the input sequence. The attention is computed as:

Calculate the dot product between the query and key matrices: Q * K^T
Scale the result by dividing it by the square root of the key dimension (d_k): (Q * K^T) / sqrt(d_k)
Apply a softmax function to normalize the scores: softmax((Q * K^T) / sqrt(d_k))
Compute the weighted sum of the value matrix using the normalized scores: softmax((Q * K^T) / sqrt(d_k)) * V
In multi-head attention, the process is similar, but it is performed independently for each head. To do this, the query, key, and value matrices are first linearly projected into h (number of heads) different subspaces using learnable weight matrices W^Q_i, W^K_i, and W^V_i (for i=1 to h):

Q_i = Q * W^Q_i
K_i = K * W^K_i
V_i = V * W^V_i
Next, the attention mechanism is applied for each head:

Attention_i = softmax((Q_i * K_i^T) / sqrt(d_k)) * V_i
After computing the attention for each head, the outputs are concatenated and linearly transformed using another learnable weight matrix W^O:

MultiHeadAttention = Concat(Attention_1, Attention_2, ..., Attention_h) * W^O
The multi-head attention allows the model to capture different relationships and context between words in parallel, leading to a richer representation of the input sequence.