在Transformer 的自注意力机制中,Q(Query,查询)、K(Key,键)、V(Value,值) 是核心组件。它们的本质是通过 动态权重分配 捕捉输入序列中元素间的依赖关系,并提取重要性不同的语义信息。以下从原理、作用、数学本质三个维度详细分析,并辅以实例说明。 一、Q、K、V 的数学本质 1. 线性变换的投影Q、K、V 并非原...
生成Q、K和V之后,下一步是计算注意力分数并应用softmax函数,得到注意力权重,最后用这些权重对V进行加权求和,得到最终的输出。 # 计算注意力分数scores=torch.einsum('bhqe,bhke->bhqk',Q_multihead,K_multihead)# 形状: [batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]scores/=(d_k**0.5)# 缩放因子# ...
Transformer是现代LLM的支柱架构，而Q、K、V正是它的核心引擎。在Transformer的自注意力层中，输入的词序列（比如一句话）首先会被转换成三个矩阵：Q矩阵、K矩阵和V矩阵。这三个矩阵的形状通常是“序列长度×隐藏层大小”。接下来，模型会执行以下步骤：计算相似度把Q矩阵和K矩阵的转置相乘，计算出每个Query和Key之...
探索transformer中的Q、K、V变量在不同任务中的作用，揭示其背后的注意力机制，让我们从机器翻译、车道线检测、图像描述、目标检测这四个领域入手，深入了解。首先，考虑机器翻译任务。在transformer架构中，Q、K、V分别代表查询、键、值。以英文-德文翻译为例，Q可能指代翻译模型对输入文本的特定关注点，...
2. Q,K,V物理意义上是一样的,都表示同一个句子中不同token组成的矩阵。矩阵中的每一行,是表示一个token的word embedding向量。假设一个句子"Hello, how are you?"长度是6,embedding维度是300,那么Q,K,V都是(6, 300)的矩阵 简单的说,K和Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似...
在Transformer中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)是三个重要的矩阵,它们用于计算词与词之间的相关度。具体来说,Q矩阵是用于给定一个查询词时,计算与其他词的相关度;K矩阵是用于计算每个词与其他词的相关度;V矩阵是用于计算每个词的表示。这种计算方式可以看作是通过查询词(Q)在键值对(K和V)上进行搜索,找到与查...
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。 它允许每个序列元素直接访问其他所有序列元素,只需将整个序列作为Q,K,V即可...
K:增加一个K矩阵:q你可以理解为代表自己用的,用q去和别的输入找关系;k理解为给别人用的,专门对付来跟你找关系的输入。 V大概等于又对X加了一层可以学习的参数. Q和K来源解释:点乘也就是xx^T,其可以表征在本空间内的相似度。但通常原空间的相似度是不够的,为了使得模型有更强的表征能力,我们需要其在其他...
首先计算Q和K之间的点积,为了防止其结果过大,会除以;其中为Key向量的维度。 然后利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布,再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。 整个计算过程可以表示为: 为了更好的理解Self-Attention,下面我们通过具体的例子进行详细说明。
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...