Transformer 里的 Q K V 是什么

Transformer 作为新 AI 时代的基石,有必要深入了解下。网上对 Transformer 的教学文章/视频非常多,很多讲得很好,像 3Blue1Brown 的讲解视频,以及这篇文章。整个详细过程原理写不来,本文主要记录一下其中我觉得比较容易混淆的 Attention 模块运算过程,主要是里面的 Q K V 的概念/运算过程/作用。

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这是 Transformer 架构图,左边是 encoder,右边是 decoder,实际 LLM 大模型是只由右边 decoder 构成,这里面大部分是常用的 Feed Forward(前馈网络)/ Add(残差连接)/ Norm(层归一化),核心还是 Multi-Head Attention 模块,我们来具体看看 Multi-Head Attention 模块里做了什么。

输入

假设一个字是一个 token,输入是”我有一个玩”(用于推测下一个字”具“),5 个字,每个字用一个向量表示,每个向量假设是 9 维(GPT3 是 12288 维),也就是用 9 个数值表示这个字,那每个词顺序排下来,就组成了 5 行 9 列的输入矩阵,称他为 X,每一行代表一个词。

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6每一个圈圈代表一个数值。”我“字由蓝色的9个数值表示,“有”字是绿色的9个数值。这 9 个数值组成一个 9 维向量,这里每个字对应的向量值是一开始定好的,至于怎么定的不细说,可以看看相关文章。

这个输入矩阵经过 Multi-Head Attention 模块运算,输出另一个同宽高的矩阵,接下来详细看看这个运算过程。

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权重矩阵 & Multi-Head Attention

Multi-Head Attention 是由多个 Self Attention 模块拼接而成,如果它只有一个 head,就是一个 Self Attension 模块。

Self Attention

Self Attention 模块里,会包含 Wq Wk Wv 三个参数权重矩阵,模型训练过程就是不断调整 Wq Wk Wv 里的数值。

这几个权重矩阵的行和列数,需要满足:

  1. 行数:输入矩阵 X 会与它们进行相乘,所以行数需要与输入词向量的维度匹配,也就是 9。
  2. 列数:Transformer 中整个 Attention 模块的输入数据和输出数据维度应该是一致的,才能多层重复叠加,从矩阵相乘特性知道,这些权重矩阵的列数也应该对齐词向量的维度,还是 9。

所以如果这里是单个 Self Attention,Wq Wk Wv 就是行数和列数都是与词向量维度一致的矩阵,也就是 9×9。

Multi-Head Attention

但这里希望模型能捕获到单词间的多种不同注意力,所以会把它拆出来再拼接。假设把它拆成 3 个 head,那就是能捕获到 3 种单词之间不同的关系。这里拆出来的 3 个 head 就是 3 个 Self Attention 模块,每个模块有自己的 Wq Wk Wv 矩阵,行列数是 9 x 3。这里每个 Self Attention 独自进行注意力运算后,再组合拼接。

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这里文字描述得比较绕,见后续运算过程和结果的图示比较清晰。

Attention 运算过程

先来看这里每个 Self Attention 模块的运算过程。

这里输入向量分别与 Wq Wk Wv 相乘,得到新的矩阵 Q K V,Q(query) K(key) V(value) 名字已经对应了它的含义,看完它的运算过程后,再来补充下对它含义的理解。

可以认为这里 Q K V 这几个新的矩阵,每一行仍然是表示一个单词 token 向量,只是换了种表示 (矩阵的乘法特性,例如第一行里的每一个数据都是由原矩阵第一行与 W 矩阵运算得来,与其他行无关)。

下图是 Q 矩阵的运算过程,K V 的过程一样,只是 W 权重矩阵的值不同,略过。

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接着要做的是,计算每一个单词对于其他单词的 Attention 系数,这是一个两两可重复排列组合。上面 5 个单词,每个单词都 K 矩阵里的自己以及其他所有单词逐一计算出一个值,生成一个 5 x 5 的矩阵。这个矩阵的计算方式就是 Q*KT(K的转置矩阵),由矩阵乘法特性可以看出,这样算出来的矩阵,就是单词之间的关系值,比如第一行第五列数值,就是“我”和“玩”之间的注意力关系值。下图用颜色表示这个过程。

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相乘后对这个矩阵进行 softmax (在这之前还会除以 √dk 向量维度,可以先忽略),每一行的和都为1,这里的矩阵第 i 行的数据表示的是第 i 个单词与其他单词的关系,这里归一化后,数值可以表示理解为,从全文范围上,每个单词对这第 i 个单词的重要程度比例。

最后这里的 Attention 系数矩阵,与矩阵 V 相乘,得到的是新的结合了每个单词之间 Attention 信息的矩阵。输出的矩阵中每一行还是表示一个单词,但这个单词向量经过这里注意力运算后,每个单词向量都集合了上下文每个单词的注意力信息。

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单独拆除这里的第一行看看它的意义,单词”我“跟每一个字的注意力权重,再乘以每个字在 V 矩阵里的向量表示,结果再相加,组成最后的结果。比如这里第一个字”我“跟第三个字”一“的权重是0.1,那”一“的向量值对运算后最后表示”我“这个字的向量结果影响很小,如果是 0 就是没有影响。

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上述整个过程,可以用这个数学公式表示:

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Multi-Head Attention 模块里每个 Self Attention 模块都做同样的运算(但里面的 Wq Wk Wv 权重不同,数值结果不同),拼接起来,形成最终的结果,这个结果矩阵里,每一行每个字的表示,都已经集合了与其他所有字的注意力关系信息。

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整个过程实际上还有个掩码的机制,按上述运算,这里输出的每个单词向量都包含了上下文所有的信息,通过掩码机制,会变成每个单词只包含单词所在前面位置的信息,比如第二行“有”只包含了“我”和“有”的信息,没有后面”一“”个“”玩“的信息。这里不继续展开了。

这里每一行包含了前面所有单词的注意力信息,也就可以通过这里的表示预测下一个单词,所以从这个矩阵最后一行“玩”的向量数值,就可以用于预测对应下一个单词是什么。

整个 Multi-Head Attention 的运算过程大致是这样了。实际模型如 GPT3,单词向量维度是12288,上下文长度2048(每个 token 都要跟2048个token计算注意力),每个 Multi-Head Attention 分成 96 个 head,同时有 96 层叠加,也就是 96 个 Multi-Head Attention,运算量是巨大的。

Q K V 的作用

Q 可以理解为原输入的词数据,拿着这个数据找谁跟我有关系。K 是被找的数据,用于计算输入的每个词之间的关系。Q 和 K 是为了算出 Attention 关系系数,知道每个 K 的数据跟 Q 是什么关系。

如果 Q 和 K 是同个输入变换来的,那就是自注意力,如果是不同输入变换来,那就是交叉注意力,比如 Stable Diffusion 里 Unet 的交叉注意力模块中,Q 是文字 prompt,K 和 V 是图片信息,Q 与 K 计算的是文字与图片信息的 Attention 关系系数。

K 和 V 是同个数据源,这个数据源,从 Q 和 K 的运算知道每个 Q 与数据源的关系系数,再与数据源做运算就是把这个关系数据作用到源数据上,源数据去做相应偏移,也就是可以在 Q 的作用下对源数据做相应推测。

感想

为什么这样一个算法架构,能衍生出智能,而且这个架构能扩展到多模态,语音、图像、视频基于它都有非常好的效果?我个人理解,最核心有两个点:

  1. 上下文信息充足
  2. 并行计算能力强

其他算法架构如果能充分融入上下文信息,规模大了也能有智能,只是 Transformer 可并行运算的特性,让目前的计算机算力可以触摸到涌现的那个点。

<think>嗯,用户想了解Transformer的QKV矩阵代表什么。首先,我需要回忆一下Transformer的基本结构,特别是自注意力机制的部分。记得QKV分别代表Query、Key、Value,这些概念是从信息检索系统中借鉴来的。 那用户可能已经知道Transformer是用于NLP任务的,但可能不太清楚自注意力的具体细节。我需要用通俗的语言解释这三个矩阵的作用。比如,Query可以理解为当前关注的词,Key是其他词的标识,Value是实际的信息内容。然后通过Query和Key的点积得到注意力分数,再与Value相乘得到加权后的信息。 接下来,要确保解释清楚这三个矩阵在计算注意力时的具体作用。比如,每个输入向量会被转换成Q、K、V三个不同的向量,这样模型可以更灵活地处理信息。可能需要举一个例子,比如句子中的某个词如何通过QKV与其他词交互,从而捕捉上下文信息。 还要注意矩阵的维度问题,虽然用户可能不需要太深入的数学,但稍微提一下维度可以帮助理解。比如,Q和K的点积需要维度一致,而V的维度可能不同,但通常实践中三者维度相同,以便于并行计算。 另外,需要区分自注意力和交叉注意力的不同,比如在编码器-解码器结构中,解码器的Q可能来自解码器层,而K、V来自编码器输出。但用户的问题可能集中在自注意力,所以主要解释编码器部分或自注意力的QKV。 最后,要检查是否有常见的误解需要澄清。例如,QKV矩阵是通过学习得到的参数,属于模型的一部分,而不是固定的。可能还要提到多头注意力,每个头有不同的QKV矩阵,以增强模型捕捉不同方面信息的能力。 总结一下,回答的结构应该是:先介绍QKV的全称和来源,再分别解释每个矩阵的作用,接着说明它们如何相互作用计算注意力,然后可能提到实际应用中的多头机制和学习参数的特点。要避免过于技术化的术语,保持解释直观,用例子帮助理解。</think>Transformer模型中的QKV矩阵是**自注意力机制的核心组件**,分别代表**Query(查询)、Key(键)、Value(值)**。以下逐步解释其作用和意义: --- ### 1. **QKV的灵感来源** QKV概念源自**信息检索系统**: - **Query**:用户提出的问题(需要查找的内容) - **Key**:数据库条目的标签(用于匹配Query) - **Value**:数据库中的实际信息(匹配成功后返回的结果) Transformer将此思想用于**捕捉序列中词与词之间的关系**。 --- ### 2. **QKV的具体定义** - **输入**:每个词对应的向量(例如词嵌入向量)$$X \in \mathbb{R}^{n \times d}$$(n为序列长度,d为向量维度) - **线性变换**:通过可学习的权重矩阵生成Q、K、V: - $$Q = X \cdot W^Q$$(Query矩阵) - $$K = X \cdot W^K$$(Key矩阵) - $$V = X \cdot W^V$$(Value矩阵) 其中$$W^Q, W^K, W^V \in \mathbb{R}^{d \times d_k}$$为可训练参数。 --- ### 3. **QKV在注意力计算中的作用** 1. **相似度匹配**:通过Q和K的点积计算词之间的相关性(注意力分数): $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right)V $$ - **Q**:当前词需要“主动查询”的信息 - **K**:其他词作为“被比对”的标识 - **V**:实际携带的信息(注意力加权后聚合) 2. **物理意义**: - **Query**:表示当前词关注的重点(例如“它”在句子中可能关注动词) - **Key**:表示其他词提供匹配的线索(例如名词可能作为动作的接受者) - **Value**:提供最终用于融合的具体信息 --- ### 4. **实例说明** 句子:**“猫追老鼠,因为它饿了”** - 当计算“它”的注意力时: - **Query(“它”)**:寻找指代对象(需要查询“谁饿了”) - **Key(“猫”“老鼠”)**:提供候选对象的特征(例如“猫”是主动者) - **Value**:实际返回“猫”的特征,使模型能推断“它”指代猫 --- ### 5. **QKV的设计优势** - **解耦匹配与信息**:Key决定相关性,Value提供信息,两者分离增强灵活性 - **动态权重**:注意力分数随输入内容变化(优于RNN/CNN的固定模式) - **并行计算**:矩阵运算可高效处理长序列 --- ### 6. **扩展:多头注意力** Transformer使用**多头机制**,即: - 将Q/K/V拆分为多个子空间(例如8个头) - 每个头学习不同的关注模式(例如语法、语义、指代等) - 最终拼接各头结果:$$ \text{MultiHead}(Q,K,V) = \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h)W^O $$ --- ### 总结 | 矩阵 | 角色类比 | 核心作用 | |------|----------------|-----------------------------| | Q | **提问者** | 定位需要关注的内容 | | K | **索引标签** | 提供匹配的参照标准 | | V | **信息载体** | 携带实际用于融合的特征 | QKV机制使Transformer能动态捕捉远距离依赖关系,是其在翻译、文本生成等任务中表现出色的关键。
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