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…
第一步:计算Query、Key和Value矩阵。 首先将所有词向量放到一个矩阵X中,然后分别和3个我们训练过的权重矩阵(、、)相乘,即得到、、矩阵。 计算QKV矩阵 矩阵X 中的每一行,表示输入句子中的每一个词的词向量(长度为 512,在图中为 4 个方框) 矩阵Q、K和V...
第一步:计算Query、Key和Value矩阵。 首先将所有词向量放到一个矩阵X中,然后分别和3个我们训练过的权重矩阵( 、、 )相乘,即得到 、、 矩阵。 计算QKV矩阵 矩阵X 中的每一行,表示输入句子中的每一个词的词向量(长度为 512,在图中为 4 个方框) 矩阵Q、K和V 中的每一行,分别表示Query向量,Key向量和Value...
描绘和分析使用Query、Key和Value背后的直觉，它们是注意力机制中的关键组件，乍一看可能有点难以理解。
自注意力机制的计算包括三个步骤：计算查询向量（Query Vector）、键向量（Key Vector）和值向量（Value Vector），并将它们组合起来计算注意力分数，最后将注意力分数与值向量相乘得到自注意力向量。总体来说，Transformer通过引入自注意力机制和多头注意力机制，使得神经网络能够更好地捕捉序列中的长程依赖关系，从而在...
在每个头内部,使用缩放点积注意力来计算Query和Key之间的注意力分数。这个分数决定了在生成输出时,模型应该关注Value向量的部分。 (4)注意力权重应用 将计算出的注意力权重应用于Value向量,得到加权的中间输出。这个过程可以理解为根据注意力权重对输入信息进行筛选和聚焦。
key向量类比于索引。某个token说:“我把每个询问内容的回答都压缩了下装在我的key里” value向量类比于回答。某个token说:“我把我自身涵盖的信息又抽取了一层装在我的value里” 以图中的token a2为例: 它产生一个query,每个query都去和别的token的key做“某种方式”的计算,得到的结果我们称为attention score...
编码器输出key和value，解码器输出query的原因：编码器输出key和value：这样做是为了让解码器能够利用编码...
第一步是计算Query,Key和Value矩阵。我们将嵌入内容打包到矩阵X中,然后将其乘以我们训练过的权重矩阵(WQ,WK,WV)。 X矩阵中的每一行对应于输入句子中的一个单词。我们再次看到嵌入向量(图中的512或4个框)和q / k / v向量(图中的64或3个框)的大小差异。
刚才我们在注意力机制的部分提到一个词的query,key,value进行映射时分别需要一个对应的映射矩阵,在多头注意力机制中,query,key,value分别对应多个映射矩阵,将同一个输入映射到不同的向量空间,然后再一些后文的操作,这便是多头注意力。 实践证明,多头注意力往往能抽取更加丰富的文本特征信息。