自从Deepseek横空出世以来，人们会情不自禁地拿Deepseek和ChatGPT作比较。看两者到底有何不同。

那么在模型架构和工资机制比较上，有一个术语，非常不容易理解，就是ChatGPT的Transformer模型架构中的“多头注意力机制”。

那么，到底什么是“多头注意力机制”呢？

专业的说法——

是用户在向ChatGPT提出一个问题以后，Transformer模型会在模型知识库里通过多个不同的注意力头（Attention Head）并行计算和分析不同子空间的注意力，从而捕捉输入数据中丰富的上下文信息。简单点说，是将输入分成多个头，每个头独立计算注意力，然后将结果拼接并通过一个线性变换得到最终的输出。

但这种解释依然晦涩难懂。咱们换个说法——

想象一下，你在准备一场演讲，你需要从大量的资料中挑选出最重要的信息来讲述。但是，资料太多了，你一个人看不过来，怎么办呢？

这时，你决定请几个朋友来帮忙，每个朋友都擅长看不同类型的资料。比如，一个朋友擅长看图表和数据，另一个朋友擅长看图片和视觉资料，还有一个朋友擅长读文字和文章。

你给了每个朋友一些资料，让他们各自找出自己擅长领域里最重要的信息。这样，每个朋友都在他们擅长的领域里，像“注意力”一样专注于找出最重要的内容。

等他们看完后，他们把各自找到的重要信息告诉你。你听了他们的汇报，然后把这些信息综合起来，形成了你的演讲内容。

这个过程就是多头注意力机制。在这个例子中，“多头”就是指你的那些朋友们，他们各自在不同的领域（或“头”）里发挥他们的“注意力”，帮你找出最重要的信息。

所以，多头注意力机制就是：请多个“专家”（或“头”）来帮你一起处理信息，每个“专家”都专注于他们擅长的领域，然后你把他们的结果综合起来，得到更全面、更准确的信息。