自注意力机制中的QKV相等吗

自注意力机制（Self-Attention Mechanism），通常在Transformer模型中使用，是由查询（Query）、键（Key）和值（Value）三部分组成的。在计算过程中，并不是Q、K和V完全相等的。

- 查询（Q）：表示我们要从中提取信息的部分，通常是输入序列的一个子集。
- 键（K）：用于确定哪些值应该被赋予最高权重，它是对输入数据的另一个转换版本。
- 值（V）：存储原始数据的信息，是被查询所选择的。

在自注意力模块里，我们首先通过查询矩阵和键矩阵分别进行点乘操作，然后应用softmax函数来得到每个位置的重要性分数，最后再将得分与相应的值进行加权求和，生成注意力输出。这个过程体现了对输入信息的全局依赖性和局部聚焦的能力，而并非Q等于K等于V。

相关问题

多头注意力机制的代码

多头注意力（Multi-Head Attention，MHA）是一种在Transformer架构中广泛使用的机制，它允许多个注意力机制同时并行处理输入的不同部分，每个头部关注信息的子集，然后将结果合并。在实际的代码实现中，这通常涉及到以下几个步骤：

1. **创建注意力头**：首先，你需要定义多个大小相等、线性变换的“头”(heads)。每个头都会对输入做独立的线性变换，以便提取不同的特征表示。

def create_attention_head(size):
    linear_q = nn.Linear(size, size)
    linear_k = nn.Linear(size, size)
    linear_v = nn.Linear(size, size)
    return linear_q, linear_k, linear_v

2. **分块和投影**：将输入按头的数量分开，然后通过各自的关注头进行转换。

def split_heads(x, num_heads):
    x_size = x.size()[:-1]
    x = x.view(*x_size, num_heads, -1)
    return x.permute(0, 2, 1, 3)

3. **计算注意力分数**：对于查询(query), 键(key), 和值(value)，分别应用注意力权重公式，通常是softmax函数除以sqrt(head_size)。

def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
    attn_score = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(key.size(-1))
    if mask is not None:
        attn_score = attn_score.masked_fill(mask == 0, -float('inf'))
    attn_prob = F.softmax(attn_score, dim=-1)
    if dropout is not None:
        attn_prob = dropout(attn_prob)
    return torch.matmul(attn_prob, value)

4. **合并头**：最后，将所有头部的注意力输出结合在一起。

def combine_heads(output):
    output = output.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
    new_shape = output.size()[:-2] + (output.size(-2) * output.size(-1),)
    return output.view(*new_shape)

以上是简化版的代码示例，实际项目中你还需要考虑batch处理、并行化等因素。