Attention中Q，K，V的 作用机制

最新推荐文章于 2025-04-03 15:58:09 发布
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#算法 #机器学习

文章讨论了在模拟考试场景下，softmax函数如何计算Q和K的相关性，以及layernorm在归一化中的作用，防止结果偏差。同时提到注意力机制中key、value和query的角色，并提及自注意力机制的特点。
前提：

要保证：

例子：

一个人去考试，Q代表要考几场，每场考试有几道题；K表示有几个小姐姐可以来抄答案，每个小姐姐擅长每道题的概率；那么Q·K的结果的意义就是这个人在每场考试中抄每个人答案的概率。V中是每个小姐姐对每个题的答案，让刚才得出的结果再乘V，得出的结果就是这个人在每场考试中抄来的每道题的答案。

具体：
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《Attention Is All You Need》注意力机制公式中Q,K,V的理解
Chermack的博客
07-26 2万+
一、概述 《Attention Is All You Need》是一篇关于注意力机制里程碑的文章，从2017年发表至今2020年7月已经获得了上万的引用。该文的两大亮点一是提出了一个几乎仅依靠注意力来完成机器翻译的模型Transformer，推动了NLP的发展，另外一个亮点是改进了点积注意力（Dot-Product Attention），加入了一个缩放因子，提出了可伸缩点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。本人在阅读了《Attention Is All You Need》和
Transformer 01：自注意力机制Q，K，V详解
qq_35284513的博客
03-18 1万+
在深度学习领域，一个神秘且强大的概念——自注意力机制（Self-Attention Mechanism），近年来成为了许多突破性成果的幕后英雄。从自然语言处理（NLP）到计算机视觉，自注意力机制正逐渐成为构建高效、强大模型的关键。但它究竟是什么？又是如何工作的？接下来将用通俗易懂的理解解释Transformer的工作原理。
CV领域 交叉注意力(Cross Attention)中QKV的含义理解
清晨的光明
03-27 7878
再用Key向量的维度进行scaling，即将计算得到的相似度矩阵维度，：将重要特征的强弱程度权重系数矩阵施加到图像特征上，得到最终的。：Q和K相乘，对应Query和Key进行点积运算，得到的是。（2）Q：告诉attention需要关注哪些重要特征。，即Q中任一元素与K的每个元素相似度权重之和都为1；，这个系数矩阵代表在图像特征上。（1）K=V：图像的全局特征。（重要特征是Q所提供的）。：对相似度权重矩阵进行。
[LLM] 自然语言处理 ----- Attention机制中的Q,K,V介绍
摩登都市天空---专栏
09-14 2万+
注意力机制就是要通过训练得到一个加权，自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。 Q就是词的查询向量，K是“被查”向量，V是内容向量。 简单来说一句话：Q是最适合查找目标的，K是最适合接收查找的，V就是内容，这三者不一定要一致，所以网络这么设置了三个向量，然后学习出最适合的Q, K, V，以此增强网络的能力。 因此肯定需要给每个input定义tensor，然后通过tensor间的乘法来得到input之间的关系。那这么说是不是给每个input定义...
通俗易懂理解注意力（Attention）机制中的Q/K/V
qq_41652784的博客
03-14 2235
AttentionQKVSoftmaxdk​​QK⊤​V这其中的QKV分别代表Query、Key和Value。
【注意力机制2-2】-深入理解 注意力机制 的 Q、K、V 机制
最新发布
wangshangshang09的博客
04-03 4495
Transformer 是现代自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中的核心架构，而其自注意力（Self-Attention）机制是 Transformer 成功的关键。本文将重点解析 Q（Query）、K（Key）、V（Value）三个矩阵的作用及其计算方法。
多头注意力Attention中qkv分别是什么
zengxiaojian2的博客
11-30 3382
Query (Q): 查询向量，用于表示当前要关注的信息。每个注意力头会根据输入序列生成自己的查询向量。Q 向量用于与K 向量进行相似度计算，以确定哪些值（V）应该被关注。Key (K): 键向量，代表输入序列中每个元素的特征。每个输入元素都有一个对应的 K 向量，Q 与 K 的相似度决定了该元素对当前查询的重要性。Value (V): 值向量，实际包含的信息。每个 K 向量都有一个对应的 V 向量，最终的输出是通过加权求和 V 向量得到的，其中权重由 Q 和 K 的相似度决定。
1205-极智开发-解读关于attention机制中三个矩阵Q,K,V的作用是什么及示例代码
10-20
1205_极智开发_解读关于attention机制中三个矩阵Q,K,V的作用是什么及示例代码
如何理解self attention中的QKV矩阵
weixin_38381682的博客
03-15 1万+
如何理解self attention中的QKV矩阵 疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value),tf.matmul(K,input_value)，tf.matmul(V,input_value)）。 那么，为什么需要三个矩阵QKV。 对于这个问题，在我第一次看了b站博主视频https://www.bilibili.com/video/BV1P4411F77q（强烈推荐）。就已经
注意力机制
qq_47182555的博客
01-15 794
是指大脑对外界刺激进行选择性处理和加工的一种神经过程。它包括注意的定向、分配、维持和转移等多个方面，以确保个体能够有效地处理和应对外部环境的信息。当一个人在驾驶汽车时，注意力机制会帮助他集中精力在道路上的车辆、行人和交通信号等关键信息上，以确保安全驾驶；在一个拥挤的商场中，个体的注意力机制会帮助他们忽略周围的嘈杂声音和其他干扰，集中关注他们所感兴趣的商品或目标；经过Attention后，会将图片上，从而使模型能够更好的理解和处理图片数据，如下图。
注意力机制（Q,K,V）基本概念
Dys_debug的博客
11-27 7293
1. 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚；注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。2. 注意力汇聚根据不同的概念可分为带参型、非参型。或是拆分为评分函数+softmax的形式
关于attention机制中Q,K,V
写个翻译的博客
05-13 402
attention机制中，V,Q,K https://blog.youkuaiyun.com/strawqqhat/article/details/104990628?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160514243819195264749016%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=160514243
LLM注意力Attention，Q、K、V矩阵通俗理解
Code1994的博客
01-14 3074
要理解大语言模型效果的底层实现原理，很大一部分就是理解Transformers Block里面的QKV矩阵。，比如注意力、量化、低秩压缩等等。其，在推理过程中，QKV存储量还会随着上下文长度的增长而线性增长，计算量也平方增加。可以说，现在大模型对外销售OpenAPI的价格战，；围绕QKV，各大模型厂商使出浑身解数，在本文，我们将从纯概念的角度，增进对QKV的理解。
Transformer多头注意力机制中Q，K，V分别代表什么?
weixin_45720876的博客
04-02 2897
最近在学习Transformer这一深度学习模型架构，随手记录一下知识点，以防忘记，在阅读本篇文章前，读者需事先了解Transformer的基本结构和概念。
通俗易懂：Attention中的Q、K、V是什么？怎么得到Q、K、V？
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weixin_44371912的博客
04-29 4万+
说一下Attention中的QKV是什么，再举点例子说明QKV怎么得到。还是结合例子明白的快。 Attention中Q、K、V是什么？ 首先Attention的任务是获取局部关注的信息。Attention的引入让我们知道输入数据中，哪些地方更值得关注。 对于Q(uery)、K(ey)、V(alue)的解释，知其然而知其所以然。 首先Q、K、V都源于输入特征本身，是根据输入特征产生的向量，但目前我们现在无需关注是如何产生这组向量的。 V可以看做表示单个输入特征的向量。当我们直接把一组V输入到网络中进行训练，那
什么是Transformer 的Attention注意力机制？Q/K/V是表示什么
weixin_52033229的博客
10-11 1096
Query，Key，Value的概念取自于信息检索系统，举个简单的搜索的例子来说。当你在某电商平台搜索某件商品（年轻女士冬季穿的红色薄款羽绒服）时，你在搜索引擎上输入的内容便是Query，然后搜索引擎根据Query为你匹配Key（例如商品的种类，颜色，描述等），然后根据Query和Key的相似度得到匹配的内容（Value)。及其之前的解码结果，论文中把这种情况下的multi-head attention叫做masked multi-head attention。来自于解码器的上一个输出，
【Attention终于搞懂了】注意力机制/自注意力/多头注意力 构件详解
weixin_54607024的博客
12-27 2744
什么是attention？即QKV 模型，transformer 是采用的这种建模方式。k 是 question，v 是 answer，Memory 中以（k，v）形式存储需要的上下文，q 是新来的 question。假设输入为 q，看看历史 memory 中 q 和哪个 k 更相似，然后依葫芦画瓢，根据相似 k 对应的 v，合成当前 question 的 answer。
注意力机制讲解（通俗白话版）
weixin_52783226的博客
08-06 1967
Attention注意力机制讲解（通俗白话版）
attention机制中的q、k、v
03-16
在注意力机制中，q、k、v分别代表查询（query）、键（key）和值（value）。其中，查询是需要被关注的对象，键是用来描述查询的特征，值则是与键对应的信息。在注意力机制中，通过计算查询与键之间的相似度，来确定...
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