Transformer 里的 Q K V 是什么

最新推荐文章于 2025-06-04 16:37:30 发布

sdulibh

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文章标签： transformer 深度学习人工智能

原文链接：https://blog.cnbang.net/tech/3934/

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。

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。

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。

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：

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。
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。

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。

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。

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。

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。

上述整个过程，可以用这个数学公式表示：

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。

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。