在Transformer模型中,Q(查询)、K(键)和V(值)是自注意力机制中的三个关键组成部分。这三个矩阵通过 输入的嵌入向量与可学习的权重矩阵相乘来生成。具体来说,对于每个输入序列,都会生成对应的Q、K和V矩阵。…
因此,Q和K更像是“学习者”,它们通过不断优化来捕捉序列中的复杂关系;而V更像是“支撑者”,它为模型提供实际的内容支持。 总结 计算Q(查询矩阵)和K(键矩阵)之间的相似性是自注意力机制的核心步骤,其目的是: 确定元素之间的关联度。 找到相关的上下文信息。 动态地加权不同位置的元素。 实现软性的选择机制。
第一步:使用矩阵的形式,计算得到Q, K, V 第二步,将前面的2-6步合成一步,用下面的公式计算输出 Multi Heads 论文通过添加一种称为“多头”注意力机制进一步完善了自注意力层。这从两个方面提高了注意力层的性能: 它扩展了模型关注不同位置的能力。是的,在上面的例子中,z1 包含了其他所有编码的一小部分,但...
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，...
需要注意的是q(i)和k(i)必须具有相同数量的元素(dq = dk),因为后续会计算它们的点积。许多大型语言模型为简化设置dq = dk = dv,但v(i)的大小可以根据需要不同。 以下是一个代码示例: torch.manual_seed(123) d=embedded_sentence.shape[1]
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...
def forward(self, Q, K, V, mask=None):# 应用线性变换并拆分头Q = self.split_heads(self.W_q(Q))K = self.split_heads(self.W_k(K))V = self.split_heads(self.W_v(V))# 执行缩放点积注意力attn_output = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask)Combine heads and apply ...
具体而言,第一个多头自注意力层的输入包括三部分:查询向量集合Q、键向量集合K和值向量集合V。这三个向量集合都是通过线性变换得到的。查询向量集合Q用于计算注意力权重,而键向量集合K和值向量集合V分别用于计算加权和。这里的线性变换可以使用矩阵乘法的方式实现。 在每个自注意力头中,首先通过计算查询向量集合Q和键...
Q/K/V注意力是自注意力机制的核心组成部分。在自注意力机制中,每个词汇的向量表示都会被转换为三个向量:查询向量(Query Vector)、键向量(Key Vector)和值向量(Value Vector)。这三个向量的作用分别如下: 查询向量(Query Vector):用于与其他词汇的键向量进行匹配,以计算注意力分数。 键向量(Key Vector):用于与查...
对输入的QKV首先进行切割,一般选择8个头,通过线性层(Linear)与不同的W学习到不同的向量的特征,进过注意力机制,对将多个头注意力输出的向量进行拼接,保证获取全面的序列特征信息,类似CNN模型用不同的卷积核对图片信息进行提取。这里自注意力(Self-Attention)表示是Q=K=V ...