Multi-head Latent Attention

多头潜注意力 (MHA) 是一种神经网络技术，它可以帮助模型从数据中学习相关性。它将输入分解为多个“头”，每个头专注于不同方面的关系。然后，这些头部的输出被合并起来，以提供对输入的更全面和细致的理解。MHA 已成功用于机器翻译、自然语言处理和计算机视觉等各种任务。