第6章：自注意力机制数学原理

第6章：自注意力机制数学原理——大语言模型的核心引擎

如果说Transformer架构是大语言模型的身体，那么自注意力机制就是它的灵魂。这个看似简单的数学公式，却蕴含着让机器真正理解语言的神奇力量。今天，让我们一同揭开自注意力机制的神秘面纱，从数学的角度深入探索这个改变AI格局的核心技术。

6.1 查询、键、值向量的数学含义：注意力机制的"三重奏"

6.1.1 从信息检索的角度理解Q、K、V

让我们从一个生活中的例子开始。想象你在图书馆找资料：

• 查询（Query）：你提出的问题 - “我想找关于深度学习的书籍”
• 键（Key）：书籍的索引标签 - “深度学习”、“机器学习”、“AI”
• 值（Value）：书籍的实际内容 - 具体的知识信息

自注意力机制做的就是类似的事情：基于查询找到相关的键，然后获取对应的值。

6.1.2 Q、K、V的数学定义

在自注意力中，每个词都会生成三个向量：