原文(多头注意力部分) ：

翻译：

1. 在这项工作中，我们采用了 h=8 个并行注意力层，或称为头。对于每一层，我们使用 dk = dv = dmodel / h = 64。由于每个头的维度减少了，总的计算成本与具有完整维度的单头注意力相似。

2. 即：dk = 512 / 8 = 64。

流程：

1. 其前面的过程为：（batch_size, seq_len）-> （batch_size, seq_len, embed_size） -> （batch_size, seq_len, key_size）-> （batch_size, seq_len, num_heads, dk）

2. 最后的dk = key_size * num_heads，即64，而不是某些误人子弟的人所写的512，

原因：

1. 梯度稳定性：在自注意力机制中，较大的点积可能会导致softmax函数的梯度非常小，从而影响模型的训练。通过缩放点积（即除以 dk的开方)），可以帮助稳定梯度，使得训练更加高效。

2. 严格的表述：假设两个输入向量 q 和 k 的每一维都具有零均值和单位方差、并且假设每一维都互相独立，那么这个除 sqrt(dk) 的操作可以使得运算结果仍然保持零均值和单位方差，因而有利于模型训练的稳定性。