多头注意力（Multi-head Attention）是一种在深度学习模型中广泛应用的注意力机制扩展形式，其核心在于将输入序列通过多个独立的“注意力头”并行处理，每个头在不同的表示子空间中计算元素间的相关性，最终合并结果以增强模型捕捉长距离依赖和复杂模式的能力。这种方法使模型能够同时关注输入的不同方面（如语义、语法），显著提升表达效率和泛化性能，尤其在Transformer架构中成为基础组件。
在AI产品开发的落地实践中，多头注意力是现代大型语言模型（如GPT、BERT）的核心技术，支撑着聊天机器人、文本生成、机器翻译等广泛应用；产品经理理解其原理有助于优化模型性能与资源开销，例如通过调整注意力头数量来平衡计算成本与准确性，从而提升推荐系统、语音助手等产品的用户体验和效率。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？