transformer中的QKV是如何得到的？

最新推荐文章于 2025-10-29 00:38:55 发布
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本文探讨了多头自注意力机制在现代深度学习模型中的关键作用，解释了其如何提高神经网络的信息处理能力，以及在自然语言处理和计算机视觉领域的具体应用。
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在Transformer模型中，QKV是通过输入特征向量经过三个不同的线性变换得到的。具体来说，输入特征向量首先被映射为查询、键和值向量，这三个向量的维度通常由模型的参数设定。这三个概念是自注意力机制的核心部分，用于计算注意力权重并实现信息的传递和处理。），在这种机制下，会为每个头生成一组独立的QKV向量，然后将这些头的结果拼接起来作为最终输出。QKV在Transformer模型中扮演着至关重要的角色，它们不仅帮助模型理解输入数据的上下文关系，还通过自注意力机制提高了模型的计算效率和准确性。
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Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域，而其中的核心——注意力机制(Attention)的QKV三要素，是理解Transformer的关键。很多初学者看到Q(Query)、K(Key)、V(Value)就一头雾水：它们到底是什么？从哪里来？为什么需要它们？本文将用最直观的方式，带你彻底理解QKV的原理，配有详细流程图和可运行代码，保证小白也能轻松掌握！概念说明关键点Q(Query)“提问者”，表示当前关注点决定"我想知道什么"K(Key)“标签”，表示内容特征。
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Transformer中的Q、K、V矩阵解析 在Transformer的自注意力机制中，输入tensor会被拆分为Q(Query)、K(Key)、V(Value)三个矩阵： Q负责"主动查询"，K用于"被查询匹配"，两者配合计算注意力权重 V是待加权的特征表示，使注意力结果更具可学习性 三矩阵设计实现了：关系计算与特征更新的解耦，通过线性变换引入更多可学习参数 这种设计比单向量方案更灵活，既能捕捉双向关联，又能通过参数化提升模型表达能力。本质上是通过矩阵拆分实现注意力
transformer的QKV是如何得到的
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假设嵌入向量的维度为d，那么对于输入序列中的每个元素，都可以得到一个d维的嵌入向量表示。其中，Query向量表示当前元素的查询向量，Key向量表示所有元素的关键字向量，Value向量表示所有元素的值向量。这三个向量的计算公式如下：$$\begin{aligned}Q &= W_{Q}E\K &= W_{K}E\V &= W_{V}E\end{aligned}$$其中，E为输入序列中的嵌入向量矩阵，$W_Q$、$W_K$、$W_V$分别为Query、Key、Value向量的权重矩阵。
Transformer 核心之 QKV 机制：从原理到面试通关
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m0_74053237的博客
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本文深入解析Transformer中的核心注意力机制QKV(Query-Key-Value)，从基本原理到面试考点。QKV通过查询-匹配-加权实现序列建模，相比RNN具有并行计算和长距离依赖捕捉优势。文章详细解答了维度设计、多头注意力、权重初始化等高频考点，并澄清了常见误区。同时分析了QKV的四大缺陷：高计算复杂度、缺乏位置信息、噪声敏感性和长文本处理局限，介绍了稀疏注意力、位置编码等改进方案。全文系统梳理了QKV机制，是理解Transformer和NLP领域的重要参考。
Transformer中Query-Key-Value（QKV）机制的详细解析
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Transformer模型中的Query-Key-Value（QKV）机制是其自注意力模块的核心，用于动态捕捉序列中的上下文关系。Q（Query）代表当前词需要查询的信息，K（Key）表示每个词能提供的信息，V（Value）则是实际传递的信息。通过Q与K的匹配，模型能够确定哪些词与当前词相关，并聚合它们的V。这种机制取代了传统RNN/CNN的固定模式交互，实现了长距离依赖的直接建模和并行计算。此外，QKV机制还支持多头注意力、交叉注意力和掩码注意力等变体，增强了模型的灵活性和表达能力。通过角色分离，Q、K、
LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解
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Transformer 中 Self-Attention、Multi-Head-Attention 原理与实践。
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图书馆里有很多书（value），为了方便查找，我们给书做了编号（key）。当我们想要了解漫威这本书（query）的时候，我们就可以看看那些动漫、电影、甚至二战（美国队长）相关的书籍。
【深度学习】一文带你搞懂Transformer中的QKV到底是什么，怎么更加通俗易懂的去理解？
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发生了什么？最开始，“cat” 的词向量只代表“猫”这个孤立的概念。经过 QKV 的注意力计算后，“cat”新的向量表示变成了一个加权和。它吸收了句子中其他单词的信息，尤其是它最关注的 “drank” 和 “tired”。现在，新的 “cat” 向量不仅仅是“猫”了，它是一个融合了上下文的、正在喝东西的、疲惫的猫”**。这个新的向量更好地理解了它在句子中的角色和状态。总结一下 QKV 的角色：Q (Query): 我是谁？我在找什么？(主动的探针)K (Key): 你是谁？你能提供什么？
transformer中对于QKV的个人理解
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上面这个transformer中的注意力公式，相信大家不会陌生。公式并不复杂，但是why?为什么是这个公式，为什么大家都说之前了解transformer的时候，对于QKV的设定感到很奇怪，后来慢慢接受了这个设定，今天记录一下自己的理解。 总结一下核心是新词向量矩阵包含了位置编码和其他词的上下文信息的一组信息的词向量。
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深度学习系列26：transformer机制
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Transformer解码未来：QKV自注意力机制颠覆认知，一文读懂大模型核心引擎
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简单来说，Q和K用于计算相关性系数，V相当于原始序列。V在相关性系数的加权下获得注意力层的输出。
如何计算Transformer中的QKV？
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Transformer中的QKV计算是通过将输入的特征向量分别映射为查询（Q）、键（K）和值（V）向量，然后通过计算注意力权重来获取最终的输出。下面是计算Transformer中的QKV的步骤： 1. 映射输入特征向量为查询（Q）、键（K）和值（V）向量[^1][^2]。 - 首先，通过线性变换将输入特征向量映射为查询向量Q、键向量K和值向量V。这个线性变换可以使用矩阵乘法和偏置项来实现。 - 例如，在自然语言处理任务中，输入特征向量可以是词嵌入向量，通过线性变换将其映射为查询向量Q、键向量K和值向量V。 2. 计算注意力权重[^1]。 - 使用查询向量Q和键向量K计算注意力权重。注意力权重表示了查询向量与键向量之间的相关性。 - 通过计算查询向量Q和键向量K的点积，然后除以一个缩放因子（如向量维度的平方根），再经过softmax函数得到注意力权重。 3. 使用注意力权重加权求和得到输出。 - 将注意力权重与值向量V相乘，然后对结果进行加权求和，得到最终的输出向量。 - 这个输出向量可以作为下一层的输入，或者作为模型的最终输出。 下面是一个示例代码，演示了如何计算Transformer中的QKV： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个Transformer模型 class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(Transformer, self).__init__() self.linear_q = nn.Linear(input_dim, output_dim) self.linear_k = nn.Linear(input_dim, output_dim) self.linear_v = nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x): q = self.linear_q(x) k = self.linear_k(x) v = self.linear_v(x) # 计算注意力权重 attention_weights = torch.softmax(torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(q.size(-1))), dim=-1) # 使用注意力权重加权求和得到输出 output = torch.matmul(attention_weights, v) return output # 创建一个Transformer模型实例 input_dim = 512 output_dim = 256 transformer = Transformer(input_dim, output_dim) # 输入特征向量 x = torch.randn(10, input_dim) # 计算Transformer中的QKV output = transformer(x) print(output) ```
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