为什么 Transformer 中 Q 和 K 使用不同的权重矩阵来生成，为什么不能使用同一个值进行自身的点乘？

因为 Q 和 K 代表不同的语义，Q 代表查询向量，K 代表值向量，代表不同的语义信息，我们的目的是要对于每一个查询，在众多值向量中找出与其相匹配的值。如果 Q 和 K 是一样的，那就变成了“我拿我自己和我自己比”——相当于做了一个很“自恋”的注意力，没法捕捉跨词之间的依赖关系。Transformer 中的 Q、K 和 V 实际上表示将同一个词投影到三种不同的语义空间中去，用不同矩阵，可以让模型灵活地学习哪些词之间该互相关注、互相传递什么信息。如果 Q=K，那可能会出现注意力退化的问题，因为根据下面的公式

，

那么 是一个“自相关矩阵”，注意力值会变得特别不区分词之间的差异（因为每个词对自己会有非常高的相似度，其他可能都很低）。 结果就是：每个词只关注自己，不太关注别的词，失去了 self-attention 的价值。

Q 和 K 用不同的线性变换，是为了让模型能够从不同角度理解词与词之间的关系，从而产生有意义的注意力分布。

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我们在类比 Transformer 中的 Q（Query） 和 K（Key）：

概念	类比	意义
Q（Query）	你提出的问题	我现在想知道，我该关注谁？
K（Key）	别人给出的身份卡片/关键词	我的信息能不能匹配你的需求？
V（Value）	真正携带的信息内容	如果你选中了我，我要告诉你这些信息。

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🌟 举个场景来感受一下

假设你是个编辑，要挑人来采访：

• 你心里有一个“问题卡片”：“我想采访一位搞 AI 的专家” → 这是 Query。

• 有 5 个人面前都举着一张“关键词卡片”：

  • A：搞 AI

  • B：搞机器人

  • C：搞音乐

  • … → 这些就是 Key。

• 你会看每个人的关键词，和你的问题匹不匹配，匹配得越好，你就越想听他讲（这就是 attention 权重）。

• 最后你去听他们讲的内容（这就是 Value）。

❌ 如果 Query = Key 会发生什么？

那就等于每个人“手里拿的问题卡片和答案卡片是一样的”：

• 我心里问的是：“你是干啥的？”

• 你回答的关键词卡片：也是“你是干啥的”。

这时候，你自己跟自己比，永远是你自己最匹配自己……

🚫 于是，每个词就只关注自己，不太去看别人说啥 —— 这就不是 Self-Attention，而是 Self-Isolation 😂

✅ 为什么要分开？

因为我们需要：

• 一个角度（Query）去提出“我现在想知道什么”；

• 一个角度（Key）去表达“我是谁，有什么特征”；

• 这样才能让“谁关注谁”变成一个有意思、有层次的事。

🧩 如果没有 Q 和 K 的区别，注意力机制就变成“我只注意我自己”，这样就学不到上下文关系了。