transformer中的q、k、v

### 回答1：
Transformer 中的 q、k、v 分别代表 query、key、value。它们是 Transformer 中 Attention 模型的三个输入，用于计算注意力权重。Query 用于查询相关信息，Key 用于匹配查询信息，Value 则是匹配到的相关信息。

### 回答2：
Transformer模型是一个支持序列到序列的任务模型，在自然语言处理领域有着广泛的应用。其中，最重要的组成部分之一是Multi-Head Attention机制，它是由q、k、v三个向量组成的。下面将就q、k、v三个向量详细介绍。

首先，q(k/v)是query(key/value)的缩写。它们都是一个大小为d的向量，其中，d是Transformer中定义的Embedding维度，也就是词向量的维度。q表示输入的查询向量，k表示键向量，v表示值向量。在Multi-Head Attention的计算过程中，会首先对q的每一个元素进行一次线性变换，得到正对Attention所计算的查询向量Q；同样的，对于k和v也会进行一次线性变换，得到正对Attention所计算的查询键向量K和查询值向量V。

对于多个输入序列来说，使用不同的q，k，v是非常有必要的，因为它们分别抓住序列中不同的信息。比如，在机器翻译任务中，q被用作翻译目标语言的输入词序列，k和v分别表示源语言的输入词序列。这种方式可以实现一种“query-aspect”的机制，使得对于不同的查询向量Q，我们可以得到不同的Attention表征。

总结一下，对于Transformer中的q，k，v，它们都是一个大小为d的向量，分别表示输入的查询向量、键向量和值向量，将它们作为输入传入 Multi-Head Attention 机制进行 Attention 计算，从而生成对应的表征向量。此外，为了表征丰富、精准，我们可以通过变换不同的q、k、v来实现多个切面的相互独立计算。

### 回答3：
Transformer是一种自注意力机制的网络模型，其中的q、k、v都是用来表示输入序列的三个向量，也称为query（查询）、key（键）和value（值）。这些向量的作用是将输入序列映射到对应的向量空间中，方便计算和比较。

q、k、v在Transformer中的作用如下：

1. Query（查询向量q）：是一个用于从输入序列中提取信息的向量，用于计算输入序列的注意力权重，表示输入序列中的某个元素在当前上下文中的相对重要性。

2. Key（键向量k）：它也是一个向量，用于计算注意力权重的值，表示输入序列元素与q之间的相似度（内积），从而判断输入序列中哪些元素对于当前上下文更加重要。

3. Value（值向量v）：是输入序列中的向量表示，用来表示输入序列中每个元素的重要性。

在使用q、k、v时，首先通过计算query和key的内积，得出注意力权重，并将其作为对value向量的权重进行加权平均。通过这种加权平均的方式，Transformer模型能够更好地处理输入序列中元素之间的关系及相对重要性，并实现更高质量的文本和序列建模。

总的来说，q、k、v是Transformer模型中非常重要的三个向量，它们的作用是把输入序列映射到向量空间中，使得模型能够更加准确地处理输入序列，提高模型预测精度。同时借助注意力机制，q、k、v也能够处理输入序列中元素之间的关系，进一步扩展了Transformer模型在序列建模方面的能力。