本文介绍了多头注意力（multi-head attention）的实现方式。通过堆叠多个单头注意力（single-head attention）层，每个注意力机制都有自己的权重，并在并行运行后结合它们的输出，形成多头注意力机制。

多头注意力的关键是使用学习到的线性投影多次运行自注意力机制。具体实现时，需要调整输出维度，并使用线性层组合单个注意力机制的输出。通过添加头数维度并展开最后一个维度，实现矩阵变形和转置以便计算每个头的点积。

在进行矩阵运算时，考虑四维输入张量的最后两个维度进行运算，转置并重复操作来计算每个头的矩阵乘法。最终，将所有头的输出结合并形状化。此外，还可以选择添加一个输出投影层来增加模型的复杂度和能力。GPT-2等大型模型使用了大量的注意力头和嵌入大小。