•V(Value):表示值(Value),用于存储与输入序列相关的信息。每个输入位置都有一个对应的值。 •Q(Query):表示查询(Query),用于提取与输入序列相关的信息。每个查询都会与所有的键进行比较,以获取相关的值。 现在通过矩阵X,我们再创建三个新的矩阵: 查询(query) 矩阵Q、键 (key) 矩阵K,以及值 (value) 矩...
这里的直觉是,将这些值添加到嵌入中,一旦它们被投影到 Q/K/V 向量中并在点积注意期间,就可以在嵌入向量之间提供有意义的距离。 残差 在继续之前我们需要提及编码器架构中的一个细节,即每个编码器中的每个子层(SelfAttention,FFNN)周围都有一个残差连接,跟着一个layer-normalization步骤。 具体展开如下: 在decoder...
在Transformer模型中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)这三个向量是注意力机制(Attention Mechanism)中的核心概念。下面详细解释它们的作用: Q(Query)向量: 功能:Q向量代表查询,它用于在编码器和解码器中提出“查询”以寻找相关的信息。 计算方式:通过对输入序列的每个元素(例如,词嵌入向量)与权重矩阵WQ进行线性变换得到。
Q（Query）、K（Key）和V（Value）是自注意力机制的三个关键部分，用于计算注意力权重。1. Query（查...
Q = 解码器中因果注意力层的输出向量 K = 编码器输出的注意力向量 V = 编码器输出的注意力向量 如下所示,每一列代表了对上下文序列的加权求和。 (为了简化起见,没有显示残差连接) 全局自注意力层 全局自注意力是Transformer编码器的一部分,它的作用是负责处理整个输入序列。
综上所述，Q、K、V在不同任务中扮演着不同的角色，它们的定义和使用依赖于具体的任务需求。Q通常与具体任务紧密相关，而KV则指向Q关注的对象特征，通过注意力机制优化计算过程。transformer的灵活性和通用性在于其能够适应多种任务需求，通过调整Q、K、V的含义和作用，实现高效、准确的处理。
注意力计算Q、K、V:在注意力机制中,Q(Query)、K(Key)、V(Value)通过映射矩阵得到相应的向量,通过计算Q与K的点积相似度并经过softmax归一化得到权重,最后使用这些权重对V进行加权求和得到输出。 Transformer注意力计算公式 权重矩阵W:W_Q、W_K和W_V ...
第1步:得到Q,K,V的值 对于每一个向量x,分别乘上三个系数 , , ,得到的Q,K和V分别表示query,key和value 【注意】三个W就是我们需要学习的参数。 第2步:Matmul 利用得到的Q和K计算每两个输入向量之间的相关性,一般采用点积计算,为每个向量计算一个score:score =q · k ...
三、3个Q K V 向量 接下来,理解自注意力三个核心向量 Q K V: Query(查询) Query代表当前单词或位置,是模型试图更好理解或对其编码时的焦点。在自注意力机制中,每个单词都会生成一个query向量,用于与其他单词的key向量进行匹配。 Key(键) Key与序列中的每个单词或位置相关联。它用于和query进行匹配,以确定每...
而 V 向量则用于构建输出序列。将 K 和 V 的角色交换，即将 Q 与 V 相乘，将导致捕捉词之间关系...