Transformer多头注意力机制中Q，K，V分别代表什么?

前言

最近在学习Transformer这一深度学习模型架构，随手记录一下知识点，以防忘记，在阅读本篇文章前，读者需事先了解Transformer的基本结构和概念。
本章将简要介绍在Transformer模型的多头注意力机制中，查询（Query，Q）、键（Key，K）和值（Value，V）这三个核心向量作用和关系，如下所示：

1. Q、K、V 的基本含义

• 查询（Query）：代表当前需要关注其他位置信息的“提问者”。它用于与所有位置的键（K）计算相似度，从而确定哪些位置的信息需要被关注。
• 键（Key）：类似于“索引”，用于与查询（q）匹配，计算注意力权重。键和查询的相似性决定了其他位置对当前位置的重要性。
• 值（Value）：包含实际的信息内容。注意力权重确定后，值会被加权求和，生成最终的上下文表示。

2. 生成方式

输入序列中的每个词向量（如词嵌入）会通过三个独立的线性变换（权重矩阵 映射到 Q、K、V 的向量空间。例如，输入X 时经过变换得到：

3. 多头注意力机制概念

• 多头的设计：将 Q、K、V 分割为多个“头”（如8个头），每个头对应不同的子空间。这种分割通过降低维度实现（例如，原始维度为512，分割为8个头，每个头维度为64）。
• 独立计算：每个头在各自的子空间中计算注意力（Scaled Dot-Product Attention），允许模型捕捉不同方面的信息（如语法、语义、长距离依赖等）。
• 合并结果：所有头的输出被拼接后，再通过线性变换$（W^o）$融合，形成最终输出。

4. 多头注意力机制公式表达

• 单头注意力计算：
  
  其中 $\sqrt{d_k}$是每个头的维度。
• 多头注意力计算：
  
  每个头：
  

5. 主要作用

• 增强模型表达能力：多个头允许模型在不同子空间中关注多样化的特征。
• 动态信息聚合：通过 Q 和 K 的交互，模型能够灵活地为每个位置分配不同的注意力权重，再通过 V 汇总关键信息。

6.举个例子

假设输入序列是“哆啦A梦爱吃铜锣烧”，自注意力机制会让每个词生成 Q、K、V：
当处理“爱吃”这个词时，其 Q 会分别与“哆啦A梦”和“铜锣烧”的 K 计算相似度，确定这两个词的重要性，再通过对应的 V 加权，得到包含上下文信息的表示。

7.结论

Q、K、V是注意力机制中用于信息匹配与聚合的核心向量，而多头设计通过并行学习多组投影，可以显著提升模型对复杂关系的建模能力。