谁都能听懂的Transformer架构-QKV注意力机制输出的到底是什么？看完这一篇你就知道了！！

前言

在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，Transformer 架构已经成为了“标配”。它不仅被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中，还衍生出了像 BERT、GPT 等一系列非常成功的模型。

然而，对于刚接触 Transformer 的人来说，最令人困惑的部分之一就是它的核心机制——注意力机制（Attention Mechanism） 。而注意力机制中又涉及三个关键词：Query（查询）、Key（键）、Value（值） ，简称 QKV。

那么问题来了：

QKV 机制到底是在干什么？它们各自的输出是什么？最终的注意力输出又代表什么？

别急，这篇文章就来用最通俗易懂的语言，带你一步步搞懂这些概念。

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一、从一个生活场景开始理解注意力机制

想象一下，你在图书馆里复习功课，突然旁边有人说话。你会怎么做？

你很可能会下意识地去判断：“这个声音是重要的吗？”、“我是不是需要关注一下？”、“他们说的内容跟我现在学的有关吗？”

这时候你就已经在做一种“注意力”的筛选了。你不是对所有声音都同样注意，而是根据相关性分配注意力资源。

这其实就是注意力机制的基本思想：

注意力机制是一种让模型学会“关注重点”的方法。

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二、什么是 Q、K、V？

在 Transformer 中，注意力机制的核心就是通过三个向量：Query、Key 和 Value 来计算出哪些信息更重要。

我们可以把这三个词理解成：

• Query（查询） ： 你想找什么？

  比如，我们在对话类型的大模型页面里输入：鱼香肉丝做法

  

  假设我们输入：“鱼香肉丝做法”，Q = 鱼香肉丝做法 * Wq ，Wq是通过训练得到的，将输入信息X，映射到空间向量的一个角落。

  

  

需要注意的是，Q映射出了非常多的语义信息的空间坐标，有的甚至毫无关联性。

• Key（键）：每个位置的信息都有一个“标签”，用来告诉你它能回答什么问题

  Key也是通过输入X，映射出来的，只不过匹配的是X的输出，比如：输入X：鱼香肉丝做法，K = 鱼香肉丝做法 * Wk ，Wk也是通过训练得到的，将输入信息X，映射到空间向量的一个角落，只不过匹配的是答案。

  

  

需要注意的是，K映射出了非常多的语义信息的空间坐标，有的甚至毫无关联性。

• Value（值）：每个位置的实际内容，也就是你真正想获取的信息

  V其实通过公式计算出来，注意力机制最终目标就是为了获取到这个V，如果没有后续的前馈网络计算，这个V就是最终输出的结果。

  

  核心的目的是做Q矩阵与K转置矩阵做点积相乘，从几何空间可以理解为，求两个矩阵向量间的距离，距离越近，说明关联度越高。

以上计算过程，就是注意力机制，这个注意力的含义就是查找词语之间的关系，最终输出一个注意力得分，最高得分就是要输出的词汇。

举个例子：

假设你现在在读一段话：

“小明昨天去了学校，他今天也去了学校。”

你看到“他今天也去了学校”中的“他”，想知道“他”指的是谁。这时候，“他”就是你的 Query。

然后你回头去看前面的句子，“小明昨天去了学校”，这句话的 Key 就可能是“小明”，因为它回答了“他是谁”的问题。

而 Value 就是整句话的内容：“小明昨天去了学校”。

所以注意力机制就是在做这样的事情：

给定一个 Query，找到与之匹配的 Key，并从中提取对应的 Value。

三、注意力机制的输出到底是什么？

这是最关键的问题：QKV 注意力机制输出的到底是什么？

其实经过公式的运算后，输出是一个加权后的 Value 向量，也是一个多维矩阵，包含了词汇的上下文关系语义信息。

前面我们说了，注意力机制的流程是：

• Query 与 Key 相乘 → 得到注意力分数；
• 用这个分数对 Value 进行加权求和 → 得到输出。

所以，最终的输出其实就是一个融合了上下文信息的 Value 向量。

这就是为什么 Transformer 能够捕捉长距离依赖关系的原因：它可以让某个词的表示受到远距离词的影响。

四、多头注意力（Multi-Head Attention）又是怎么回事？

你可能听说过“多头注意力”，这是 Transformer 的一个重要设计。

所谓“多头”，其实就是多个不同的注意力机制并行工作，每个“头”关注不同的方面。

比如说：

• 第一个头关注语法结构；
• 第二个头关注语义关联；
• 第三个头关注情感倾向；
• ……

每个头都会有自己的 Q、K、V，各自计算一次注意力，最后把结果拼接起来，再通过一个线性变换整合成最终输出。

多头注意力的好处在于：

它可以同时从多个角度理解上下文，增强模型的表达能力。

就像你看一个人，可以从外貌、性格、职业等多个维度去了解，而不是只看一面。

五、总结一下 QKV 的作用

我们再来回顾一下 QKV 的本质含义：

名称	作用	类比
Query（查询）	表示当前词想要找什么信息	我想知道“他”是谁
Key（键）	表示其他词能提供什么信息	“小明”能回答这个问题
Value（值）	表示其他词的实际内容	“小明昨天去了学校”

最终输出是：

一个融合了上下文信息的新向量，表示当前词在特定上下文中的意义。

最后

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