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Self Attention vs Multi-head self Attention

Self Attention vs Multi-head self Attention
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3-Second Blueprint (English)

  1. Single-head self-attention decomposes input word vectors into Query, Key, and Value vectors to compute one attention matrix.
  2. Multi-head attention splits Query, Key, and Value vectors across parallel heads—such as eight—to compute separate matrices.
  3. Concatenating the parallel head outputs yields final word representations with deeper contextual nuance than single-head models.
Multi-Head AttentionQuery-Key-Value (QKV)Parallel HeadsVector Concatenation

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Einfache Self-Attention zerlegt Wortvektoren in Query-, Key- und Value-Vektoren zur Berechnung einer Aufmerksamkeitsmatrix.
  2. Multi-Head-Attention teilt Q-, K- und V-Vektoren auf parallele Köpfe wie acht Teilräume auf und berechnet eigene Matrizen.
  3. Das Verketten aller acht Kopf-Ausgaben liefert Wortrepräsentationen mit deutlich tieferem Kontextverständnis.
Multi-Head-AttentionQuery-Key-Value (QKV)Parallele KöpfeVektorverkettung

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.