注意力机制中的查询(query)、键(key)和值(value)分别代表什么?( ) A. 查询是输入数据,键是模型参数,值是输出结果。 B. 查询是目标数据,键是相关
1. 总结在 Transformer架构中的注意力机制中,Query、Key和Value是三个核心概念,其中Query用于衡量与每个Key的相关性,Key用于构建注意力得分的计算基础,而Value用于根据注意力得分进行加权求和,生成最终的注意…
在会议记录的例子中,每句话或每个段落都可以是一个Key。 Value(值):与每个Key相关联的实际信息,如果Key与Query匹配,这些信息将被用来生成输出(即摘要)。在会议的例子中,Value可能是与每个Key(话语或段落)相对应的详细内容。 具体例子 想象一下,会议中讨论了多个议题,包括“项目预算”,“团队分配”和“时间表”...
query、key和value,这三个概念词说的是数据库操作,即请求查询(query)键值(key)属性值(value)。是数据库查询的一般逻辑操作,先发起查询请求(query),然后去查哈希键值(key),再去匹配键值对应的具体的属性参数值(value)。只是忽悠引入了矩阵概念:(Wq、Wk、Wv)矩阵。这明显是不懂计算机编程编码的门外汉写的文章是把...
Query、Key和Value 举个通俗的例子，想想当你在YouTube上搜索一些东西的时候。假设YouTube将其所有视频...
如何理解attention机制的query、key和value? 在具体的实现中,注意力机制通常分为三个关键组成部分:query(查询)、key(键)和value(值)。 首先,我们需要理解query(查询)。Query是模型在每个时间步生成的一个向量,它用于告诉注意力机制应该在输入序列中关注哪些信息。在翻译任务中,query可以看作是目标语言的上一个时间步...
这个应该能解决你的问题 What exactly are keys, queries, and values in attention mechanisms?stats...
注: 稍后我们将看到value的维度也是输出的维度。 图1.2:从每个输入得出键、查询和值的表示 为了得到这些表示,每个输入(绿色)都乘以一组键的权重、一组查询的权重,以及一组值的权重。在本示例中,我们将三组权重“初始化”如下。 key的权重: query的权重: ...
Multiplying x1 by the WQ weight matrix produces q1, the "query" vector associated with that word. We end up creating a "query", a "key", and a "value" projection of each word in the input sentence. 写成矩阵的形式[5]。 Every row in the X matrix corresponds to a word in the input...
在Transformer的自注意力机制中,每个词token都会被映射成一个查询向量(query vector)、一个键向量(key vector)和一个值向量(value vector)。 这三个向量分别来自同一组参数的不同线性投影。 具体来说,对于你给出的句子"我今天吃了一个榴莲,它很好吃。",每个词都会有对应的查询向量、键向量和值向量: ...