在Transformer模型中，注意力头数是指将输入序列分成不同的头（即子空间），并对每个头应用注意力机制的次数。

  Transformer模型中的自注意力机制（self-attention）允许模型在处理每个位置的信息时，同时考虑其他位置的信息。为了避免过度关注某些局部上下文信息，注意力头数的引入可以使模型能够并行地学习多个不同的关系。

  具体来说，设定注意力头数为h，输入序列的维度为d。Transformer模型首先将输入序列分成h个子序列，每个子序列的维度为d/h。然后，对于每个子序列，都会应用注意力机制计算其与其他位置的关系。最后，将每个头的注意力输出进行拼接，得到最终的输出序列。

  注意力头数的增加可以提供更多的表征能力和更丰富的信息交互，但同时也会增加计算量和模型复杂度。因此，选择合适的注意力头数需要在模型性能和计算效率之间进行权衡。通常，在较小的数据集上使用较小的头数（如4-8），在更大的数据集上可以使用更大的头数（如16-32）来获得更好的效果。