ATTENTION QKV理解

最新推荐文章于 2025-10-08 08:39:29 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-08 08:39:29 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013887652/article/details/101062567?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1#1

本文提供了指向 优快云 博客的一条链接,该链接详细介绍了有关信息技术的一个具体主题,包含深入的技术分析与实践指导,适合对特定技术感兴趣的读者进行深入了解。
transformer中对于QKV的个人理解
weixin_44115575的博客
06-09 7100
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。
《Attention Is All You Need》注意力机制公式中Q,K,V的理解
Chermack的博客
07-26 2万+
一、概述 《Attention Is All You Need》是一篇关于注意力机制里程碑的文章，从2017年发表至今2020年7月已经获得了上万的引用。该文的两大亮点一是提出了一个几乎仅依靠注意力来完成机器翻译的模型Transformer，推动了NLP的发展，另外一个亮点是改进了点积注意力（Dot-Product Attention），加入了一个缩放因子，提出了可伸缩点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。本人在阅读了《Attention Is All You Need》和
QKV：Transformer注意力机制的核心范式
最新发布
2501_90114783的博客
10-08 1609
Transformer模型通过QKV（查询-键-值）机制实现高效注意力计算。QKV源于对输入向量（词嵌入+位置编码）的三次线性变换，将语义表征分解为功能差异化的三种向量：Q（查询）引导注意力方向，K（键）提供匹配特征，V（值）承载待聚合信息。该机制通过点积计算相似度、缩放避免梯度饱和、权重归一化后聚合信息，解决了早期注意力功能耦合的问题。QKV支持自注意力和跨模态交互，使Transformer能并行处理全局依赖，成为现代深度学习的基础架构。
transformer attention注意力理解 QKV含义深度探索
2401_82660697的博客
01-17 1097
此处为b站学习视频记录现在给出一个人的腰围为57， 想要预测他的体重，自然的，因为体重57在56和58之间，所以我们推断其体重在43～48之间但是我们还需要定量计算体重预测值，怎么办呢？我们可以根据57和56，57和58的相似程度来给56对应的体重43和58对应的体重48赋予权重，再求和得到预测值。由于57到56、58的距离一样，所以一种方法是取它们对应的体重的平均值。因为57距离56、58最近，我们自然会非常“注意”他们，所以我们分给他们的注意力权重各为0.5。
[LLM] 自然语言处理 ----- Attention机制中的Q,K,V介绍
摩登都市天空---专栏
09-14 2万+
注意力机制就是要通过训练得到一个加权，自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。 Q就是词的查询向量，K是“被查”向量，V是内容向量。 简单来说一句话：Q是最适合查找目标的，K是最适合接收查找的，V就是内容，这三者不一定要一致，所以网络这么设置了三个向量，然后学习出最适合的Q, K, V，以此增强网络的能力。 因此肯定需要给每个input定义tensor，然后通过tensor间的乘法来得到input之间的关系。那这么说是不是给每个input定义...
如何理解attention中的Q,K,V？
数据派THU
07-25 1261
来源：机器学习算法与自然语言处理 本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了应该如何理解attention中的query, key, value。01回答一：作者-不是大叔我们直接用torch实现一个SelfAttention来说一说：1.首先定义三个线性变换矩阵，query, key, value：class BertSelfAttention(nn.Module): self.q...
如何理解self attention中的QKV矩阵
weixin_38381682的博客
03-15 1万+
如何理解self attention中的QKV矩阵 疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value),tf.matmul(K,input_value)，tf.matmul(V,input_value)）。 那么，为什么需要三个矩阵QKV。 对于这个问题，在我第一次看了b站博主视频https://www.bilibili.com/video/BV1P4411F77q（强烈推荐）。就已经
CV领域 交叉注意力(Cross Attention)中QKV的含义理解
清晨的光明
03-27 7860
再用Key向量的维度进行scaling，即将计算得到的相似度矩阵维度，：将重要特征的强弱程度权重系数矩阵施加到图像特征上，得到最终的。：Q和K相乘，对应Query和Key进行点积运算，得到的是。（2）Q：告诉attention需要关注哪些重要特征。，即Q中任一元素与K的每个元素相似度权重之和都为1；，这个系数矩阵代表在图像特征上。（1）K=V：图像的全局特征。（重要特征是Q所提供的）。：对相似度权重矩阵进行。
多头注意力Attention中qkv分别是什么
zengxiaojian2的博客
11-30 3338
Query (Q): 查询向量，用于表示当前要关注的信息。每个注意力头会根据输入序列生成自己的查询向量。Q 向量用于与K 向量进行相似度计算，以确定哪些值（V）应该被关注。Key (K): 键向量，代表输入序列中每个元素的特征。每个输入元素都有一个对应的 K 向量，Q 与 K 的相似度决定了该元素对当前查询的重要性。Value (V): 值向量，实际包含的信息。每个 K 向量都有一个对应的 V 向量，最终的输出是通过加权求和 V 向量得到的，其中权重由 Q 和 K 的相似度决定。
图像中的attention及QKV机制解释
岁月如歌
05-16 1239
里面的观点，写的很好：Transformer，它最开始提出是针对nlp领域的，在此之前除了seq2seq这种encoder-decoder架构，大家主要还是用的rnn、lstm这种时序网络，像rnn系列网络它是有问题的，首先就是它记忆的长度是有限的，其次是无法并行化计算，也就是必须要先计算xt时刻的数据才能计算时刻xt+1，这就导致效率低下。针对这些问题，Google就提出了。
3. Transformer —— 理解QKV
cs_SZHS的博客
04-17 3900
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。
LLM注意力Attention，Q、K、V矩阵通俗理解
Code1994的博客
01-14 3025
要理解大语言模型效果的底层实现原理，很大一部分就是理解Transformers Block里面的QKV矩阵。，比如注意力、量化、低秩压缩等等。其，在推理过程中，QKV存储量还会随着上下文长度的增长而线性增长，计算量也平方增加。可以说，现在大模型对外销售OpenAPI的价格战，；围绕QKV，各大模型厂商使出浑身解数，在本文，我们将从纯概念的角度，增进对QKV的理解。
ATTENTION机制Q K V 理解
studyvcmfc的专栏
06-24 1482
https://blog.youkuaiyun.com/u013887652/article/details/101062567?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.none
通俗易懂：Attention中的Q、K、V是什么？怎么得到Q、K、V？
热门推荐
weixin_44371912的博客
04-29 4万+
说一下Attention中的QKV是什么，再举点例子说明QKV怎么得到。还是结合例子明白的快。 Attention中Q、K、V是什么？ 首先Attention的任务是获取局部关注的信息。Attention的引入让我们知道输入数据中，哪些地方更值得关注。 对于Q(uery)、K(ey)、V(alue)的解释，知其然而知其所以然。 首先Q、K、V都源于输入特征本身，是根据输入特征产生的向量，但目前我们现在无需关注是如何产生这组向量的。 V可以看做表示单个输入特征的向量。当我们直接把一组V输入到网络中进行训练，那
attention中Q,K,V的理解
Angelina_Jolie的博客
11-29 1773
1.首先定义三个线性变换矩阵，query，key，value： 注意，这里的query, key, value只是一种操作(线性变换)的名称，实际的Q/K/V是它们三个的输出 2.假设三种操作的输入都是同一个矩阵，这里暂且定长度为L的句子，每个token的特征维度是768，那输入就是（L，768），每一行就是一个字，像这样：乘以上面三种操作就得到了Q、K、V，（L，768）*（768，768）=（L，768），维度其实没变，即此刻的Q、K、V分别为：代码为： 3.然后实现这个操作：① 首先是Q和K矩
Transformer QKV attention
_
03-05 1270
QKV attention QKV attention
自注意力机制详解：理解Transformer中的QKV
Fanstay985的博客
09-06 4647
在自注意力机制中，每个输入位置 x_ixi​ 都会被转换为三个向量：查询向量 QQ、键向量 KK 和值向量 VV。查询向量（Query Vector, Q）：表示当前位置所关注的信息。键向量（Key Vector, K）：表示其他位置的信息。值向量（Value Vector, V）：表示其他位置的实际内容。通过这三个向量之间的相互作用，模型可以计算出当前位置与序列中其他位置的相关性，并据此进行信息的融合。自注意力机制通过引入查询、键和值向量的概念，实现了对输入序列中所有位置信息的同时考虑。
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。
通俗易懂理解注意力（Attention）机制中的Q/K/V
qq_41652784的博客
03-14 2196
AttentionQKVSoftmaxdk​​QK⊤​V这其中的QKV分别代表Query、Key和Value。
怎么理解self attention 的QKV
03-21
<think>好的，用户问的是怎么理解Self Attention里的QKV。之前已经介绍过大模型和Transformer的基本原理，其中提到了自注意力机制和QKV矩阵。现在需要深入解释QKV，可能需要从背景开始，逐步展开。 首先，用户可能对自注意力机制有一定的了解，但QKV的具体作用可能还不清楚。需要明确QKV的来源：它们是输入向量通过线性变换得到的三个矩阵。然后要解释每个矩阵的作用，比如Q代表查询，K代表键，V代表值。这里可能需要类比信息检索中的查询和键值对，帮助用户建立直观理解。 接下来，需要解释Q和K的点积计算相似度，然后缩放和SoftMax得到权重，最后与V相乘得到加权和。这个过程需要分步骤说明，可能用数学公式辅助，但要注意使用正确的LaTeX格式，如用户之前的系统指令所示。例如，公式应该用$$...$$，行内用$...$。 用户可能的疑问包括：为什么需要三个矩阵而不是直接用输入？为什么要缩放？多头注意力中QKV如何拆分？需要逐一解答这些潜在问题。同时，要避免使用过于专业的术语，保持解释的通俗性。 可能还需要举例说明，比如句子中的某个词如何通过QKV关注其他相关词，例如“它”指代动物时，模型如何通过注意力找到正确的名词。这样的例子能帮助用户理解实际应用。 还要注意结构清晰，分点或分步骤讲解，确保用户能跟上思路。最后总结QKV的作用，强调它们在捕捉依赖关系和动态权重方面的重要性。同时，检查是否符合之前的格式要求，如行内公式正确使用$，独立公式用$$并单独成段，中文回答等。</think>理解Self-Attention中的**Q（Query）、K（Key）、V（Value）**是掌握Transformer核心机制的关键。以下分步骤解释： --- ### **1. 背景：自注意力机制的目标** 自注意力（Self-Attention）的目标是让模型在处理序列（如句子）时，**动态判断每个词与其他词的相关性**。 例如，句子“猫追着老鼠，因为它饿了”中，“它”需要关联到“猫”而非“老鼠”。QKV的作用就是帮助模型完成这种关联计算。 --- ### **2. QKV的物理意义** Q、K、V是从输入向量通过线性变换（矩阵乘法）生成的三个矩阵： - **Query（查询）**：代表当前词需要“询问”其他词的某种特征。 - **Key（键）**：代表其他词可被查询的“标识”，用于与Query匹配。 - **Value（值）**：代表每个词实际需要贡献的信息。 **类比信息检索**： - 你（Query）拿着一个问题去图书馆查资料。 - 图书馆的书有索引关键词（Key）。 - 找到匹配的Key后，返回对应的内容（Value）。 --- ### **3. 计算过程分解** #### **步骤1：计算Query与Key的相似度** - 每个词的Query向量与所有词的Key向量做点积，衡量两者相关性： $$ \text{相似度分数} = Q_i \cdot K_j $$ - **缩放（Scale）**：为防止点积过大导致梯度消失，除以$\sqrt{d}$（$d$为向量维度）： $$ \text{分数缩放后} = \frac{Q_i \cdot K_j}{\sqrt{d}} $$ #### **步骤2：SoftMax归一化权重** - 对分数进行SoftMax，得到所有词对当前词的注意力权重（和为1）： $$ \text{权重} = \text{SoftMax}\left( \frac{QK^T}{\sqrt{d}} \right) $$ #### **步骤3：加权聚合Value** - 用权重对Value向量加权求和，得到当前词的注意力输出： $$ \text{输出} = \sum (\text{权重} \times V) $$ **完整公式**： $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{SoftMax}\left( \frac{QK^T}{\sqrt{d}} \right)V $$ --- ### **4. 为什么需要Q、K、V三个矩阵？** - **灵活性**：通过线性变换，Q、K、V可从不同角度表征输入（如关注语义、语法等不同特征）。 - **解耦相关性计算与信息提取**： - Q和K负责计算“哪些词相关”（相关性权重）， - V负责提供“这些词的具体信息”（内容）。 --- ### **5. 实例解释** 以句子“猫追着老鼠，因为它饿了”为例： 1. 处理“它”时，其Query会与所有词的Key计算相似度。 2. 结果：与“猫”的Key匹配度高（因为“它”指代动物），而与“老鼠”“追”匹配度低。 3. Value矩阵中，“猫”对应的V会被高权重选中，最终输出包含“猫”的信息。 --- ### **6. 多头注意力（Multi-Head Attention）** - **核心思想**：并行使用多组Q、K、V（即多个“头”），每组关注不同维度的特征（如语义、语法、指代关系等）。 - **公式**： $$ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h)W^O $$ 其中，$\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)$，$W_i^Q, W_i^K, W_i^V$是各头的独立参数矩阵。 --- ### **总结** - **Q（查询）**：主动询问“我需要关注什么”。 - **K（键）**：被动提供“我可以回答什么”。 - **V（值）**：最终提供“我的具体信息是什么”。 - **本质**：通过QKV动态建模词与词之间的依赖关系，权重由数据驱动学习，避免了传统RNN/CNN的固定模式限制。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值