在Transformer模型中，使用多头Attention机制的目的是为了增强模型对输入序列中不同位置的重要信息的感知能力。传统的Attention机制将输入序列中所有位置的信息整合后计算注意力权重，但这种方式可能忽视了其中一些位置的重要性。

  通过引入多头Attention机制，Transformer可以使用多个注意力头来分别关注不同的子空间，以便能够更好地获取输入序列中不同位置的关系信息。每个注意力头可以学习捕捉不同的上下文信息，这样模型在进行计算时可以利用更丰富的信息。

  具体来说，多头Attention机制通过将输入序列进行线性变换后分成多个子序列，然后在每个子序列上分别计算注意力权重，再将多个子序列的注意力权重加权求和来得到最终的输出。这样做可以使模型能够并行处理不同的信息，并避免信息之间的干扰。

  此外，多头Attention机制还可以提供模型更多的自由度来学习输入序列的不同特征之间的关系。每个注意力头都可以学习不同的权重分布，从而更好地适应不同输入序列的特点。

  总的来说，多头Attention机制的引入可以提高模型的表达能力，增强对输入序列中不同位置的重要信息的感知能力，进而提高模型在各种自然语言处理任务中的性能。