注意力机制中qkv的意义

注意力机制是一种深度学习模型中用于处理序列数据的关键组件，特别是在Transformer架构中非常常见。它将查询（Query, Q）、键（Key, K）和值（Value, V）这三个概念结合起来：

1. **Q（Query）**：查询向量，通常是由输入数据经过编码生成的一组表示，用于确定每个位置的重要性。在自注意力模块中，查询用于寻找与之相关的其他位置的信息。

2. **K（Key）**：键向量，也是来自输入数据的表示，它的作用是计算查询与所有潜在关注点之间的相似度，通常通过点积操作进行计算。

3. **V（Value）**：值向量，类似于一个信息存储库，包含了原始输入序列的详细信息。当查询找到与某个键最匹配的位置时，对应的值会被选中并传递给下游环节。

注意力机制的核心思想是通过比较查询和所有关键向量的相似度，分配注意力权重，然后根据这些权重加权求和值向量，得到最终的上下文表示。这使得模型能够对输入中的重要部分给予更高的关注度。