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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transformer的qkv分别是什么
AI生成曾小健3
12-04 3400
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。
Transformer中的QKV揭秘：从入门到实践（含流程图）
AI浩
08-30 168
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。
transformer中QKV的通俗理解(剩女与备胎的故事)
Peter的博客
12-08 1万+
用vit的时候读了一下transformer的思想,前几天面试结束之后发现对QKV又有点忘记了, 写一篇文章来记录一下 参考链接: 哔哩哔哩:在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（上）在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（上）_哔哩哔哩_bilibiliAttention is all you need介绍 更具体的介绍可以去阅读论文在Attention is all you need这篇文章中提出了著名的Transformer模型Transforme
深入理解Transformer——从QKV开始
Cloud_Flow的博客
01-22 3363
本章从底层QKV的角度介绍了Transformer模型的架构，基本原理等。
Transformer 核心之 QKV 机制：从原理到面试通关
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m0_74053237的博客
10-29 1264
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中对于QKV的个人理解
weixin_44115575的博客
06-09 7226
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。
transformer的QKV是如何得到的
m0_71929343的博客
03-22 5311
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中Query-Key-Value（QKV）机制的详细解析
u013798595的博客
05-13 1477
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、
【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？
猫天意的博客
07-28 1619
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里的QKV到底是从哪里来的？
javatiange的博客
06-24 975
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
LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解
BITDDD小栈
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Transformer 中 Self-Attention、Multi-Head-Attention 原理与实践。
Transformer的Q、K、V和Mutil-Head Self-Attention（超详细解读）
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weixin_45303602的博客
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举个例子我们在某宝上搜索东西，输入的搜索关键词就是Q，商品对应的描述就是K，Q与K匹配成功后搜索出来的商品就是V。Q、K、V经过Linear然后经过h个Self-Attention，得到h个输出，其中h指的是注意力的头数。更多的头数意味着更强大的模型能力，比如LLM大模型Baichuan-13B中的head数目是40，而Baichuan-7B中的head数目是32。是三个可训练的参数矩阵，输入矩阵X分别与三个矩阵参数进行相乘，相当于进行一次线性变换，得到了Q、K、V。，那Q、K、V是怎么来的呢？
Transformer——Q、K、V详解
Williamcsj的博客
12-27 3720
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。
Transformer中的Q/K/V理解
fzz97_的博客
02-07 1万+
详细解释了Transformer中的Q/K/V矩阵的作用和意义。
Transformer中的Q，K，V
vivi_cin的博客
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transformer中的Q,V,T和attemtion
深度学习中Transformer的注意力机制底层实现原理（超详细）
qq_41946216的博客
04-27 4469
学习Transformer之前我们先看一下作者论文中的模型，如下图所示：本章内容主要是自己学习笔记，在学习过程中总结和整理，希望对各位有所帮助。本章学习从基础模型 Transformer 拆解，分析整个 Transformer 架构用到哪些模块，再把整个 Transformer 拼接起来。同时，图中的位置编码、矩形 和 Nx又是什么？这些模块又如何搭建起来呢？当真的有一个任务，又如何使用和完成的？例如在翻译任务中 Transformer 是如何完成的？
Transformer - 编码器和解码器中的QKV分别来自哪
二分掌柜的
05-06 3410
flyfish
3. Transformer —— 理解QKV
cs_SZHS的博客
04-17 3953
在这一篇中，我们重新认识了词向量，qkv以及他们的意义和作用。在此基础上，后续才能更好的理解decoder的工作原理。接下来，主要会讲解decoder结构和原理，transformer的总体结构，训练和预测流程。如果能找到合适的项目的话，会进行代码层面的学习演示。0.1*v1。
2023/05学习笔记
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05-17 1540
在 Transformer 模型中，Q、K、V 分别代表 Query（查询）、Key（键）、Value（值）。这些是在 Transformer 的自注意力（Self-Attention）机制中使用的，这种机制允许模型对输入序列中的每个元素分配不同的注意力。在自注意力机制中，输入首先被映射成三个不同的向量：Query、Key 和 Value。这个映射通常是通过将输入向量与相应的权重矩阵进行点乘来实现的。假设我们的输入是一个矩阵 X，其维度为 (n, d)，其中 n 是序列长度，d 是输入向量的维度。
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...
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