在self-attention中，每个单词有3个不同的向量，它们分别是Query向量（ Q ），Key向量（ K）和Value向量（ V），长度一致。 它们是通过3个不同的权值矩阵由嵌入向量 X 乘以三个不同的权值矩阵 W^Q， W^K， W^V 得到，其中三个矩阵的尺寸也是相同的。 均是 512*64。 根据X ，分别乘以矩阵 W^Q， W^K， W^V 得到， Q， K， V 。 如 x_1 会得到 q_1， k_1， v_1. step2-7，self-attention计算. 补充一下李宏毅老师的关于Self-attention介绍的 PPT，将单个attention分数计 …

Transformer [^1]论文中使用了注意力 Attention机制，注意力Attention机制的最核心的公式为： 这个公式中的 Q 、 K 和 V 分别代表Query、Key和Value，他们之间进行的数学计算并不容易理解。 我们先从 S o f t m a x (X X ⊤) X 这样一个公式开始。 首先需要复习一下向量点乘（Dot Product）的概念。 对于两个行向量 x. 向量点乘的几何意义是：向量 x 在向量 y 方向上的投影再与向量 y 的乘积，能够反应两个向量的相似度。 向量点乘结果大，两个向量越相似。 一个矩阵 …

Transformer 的核心是 Self-Attention，而 Self-Attention 的核心是 Multi-Head Attention，而要深入理解 Multi-Head Attention，就需要从 Q 、 K 、 V 开始理解 W^ {Q} ， W^ {K}， W^ {V}， W^ {O} 这四个线性权重矩阵以及 Word Embedding 语义逻辑空间。 让我们由浅入深，先从 Q 、 K 、 V 开始。 1. Q 、 K 、 V 三者之间的运算关系. 先举个不是100%贴切，但容易让我们理解的例子。

2023年11月2日 · Transformer中的Q、K和V是指在 自注意力机制 （self-attention mechanism）中使用的三个输入表示向量。 Q表示查询向量，K表示关键向量，V表示数值向量。 这三个向量是通过线性变换从原始输入向量（通常是词嵌入表示）得到的。 在自注意力机制中，以查询向量Q为基础，通过计算查询向量与所有关键向量K之间的相似度，得到一个权重分布，用于加权求和关联的数值向量V。 Q、K、V概念来源于检索系统，其中Q为Query、K为Key、V为Value。 可以简 …

Query 和 Key 的作用是计算序列中各元素间的相关性，通过点积计算q和k的相似度： 这一步的作用是让 qi根据所有的 Key 找到相关的 Value，并将这些 Value 的信息进行融合，生成新的表示。 1. 提问者（Query） 和资源提供者（Key）匹配，找到最相关的回答者。 2. 根据相关性分配权重（注意力权重）。 3. 从最相关的回答者那里获取资源（Value），生成最终答案。 全局依赖建模：每个元素都能直接与序列中的其他所有元素进行交互。 动态加权：可以根据上下文动态调整关注 …

这三个本来是数据库的术语，Query就是「我要找什么」，Key-Value是数据库里面的「键」和「值」。 这个就相当于我首先要查找一个东西，然后通过和键的结合，找到了值。 Attention = Softmax (\frac {QK^T} {\sqrt {d_k}})V. 粗看起来是这么回事，但是仔细琢磨总觉得有点不对劲，数据库操作里面是通过query key直接得到了值，既然得到值了，为什么又要和它乘起来？ 尤其是如果去琢磨训练过程，这三个矩阵的权重矩阵 W_Q,W_K,W_V 在事前是可以一样的，也就是用同样的随 …

2024年3月18日 · 在 深度学习 领域，一个神秘且强大的概念—— 自注意力机制 （Self-Attention Mechanism），近年来成为了许多突破性成果的幕后英雄。 从 自然语言处理（NLP） 到计算机视觉，自注意力机制正逐渐成为构建高效、强大模型的关键。 但它究竟是什么？ 又是如何工作的？ 接下来将用通俗易懂的理解解释Transformer的工作原理。 1. 自注意力机制的灵魂：全连接层而非卷积层. 自注意力机制的核心思想相当简洁：让模型在处理数据时能够“自我关注”数据中的每 …

2023年8月20日 · 其实直接用邱锡鹏老师PPT里的一张图就可以直观理解——假设D是输入序列的内容，完全忽略线性变换的话可以近似认为Q=K=V=D (所以叫做Self-Attention，因为这是输入的序列对它自己的注意力)，于是序列中的每一个元素经过Self-Attention之后的表示就可以这样展现： 也就是说，The这个词的表示，实际上是整个序列加权求和的结果——权重从哪来？ 点积之后Softmax得到——这里Softmax (QK)就是求权重的体现。 我们知道，向量点积的值可以表征词 …

2025年1月14日 · 自注意力机制（Self-Attention）是Transformer模型的核心组件，它的目标是为输入序列中的每个位置的元素，找到该位置与其他所有位置元素之间的关联性（或权重），从而捕捉序列中的长距离依赖关系和上下文信息。 在这一过程中， Q（查询矩阵）、K（键矩阵）和V（值矩阵） 扮演了至关重要的角色。 那么，在训练过程中，Q、K、V到底谁才是真正的“学习者”？ 本文将深入探讨这一问题。 1. Q（查询矩阵） Q表示当前位置的元素的查询请求，它会与其他 …

2023年2月9日 · 右边（multi-head attention）的，输入的Q, K, V和左边（scaled dot-product attention）的三个输入，Q, K, V，根本不是一个东西。 这个最容易引起误导。 右边的，Q， K， V是经过三层线性层之后的，结果。而三个线性层之后，得到的，才是和左边的图的Q, K, V可以一一对应的玩意儿。 右边的输入是X, X, X（自注意力），或者X, X, Y（交叉注意力）。 其中，X来自source language sequence，而Y来自target language sequence。 当然，如果是自注意力，那 …