transformer 的QKV

在Transformer中，Q、K和V分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这三个矩阵都是通过对输入进行线性变换得到的。其中，查询矩阵Q用于询问键矩阵K中的哪个token与查询最相似，通过点积计算得到一个相似度序列。最后，根据相似度序列，将值矩阵V调整为与查询最相似的键对应的值。总之，Q、K和V在Transformer中扮演着重要的角色，用于实现自注意力机制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer中的Q/K/V理解](https://blog.csdn.net/fzz97_/article/details/128920353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

transformer qkv

Transformer中的QKV代表的是Query、Key和Value。这三个概念是Transformer<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer中QKV的通俗理解(剩女与备胎的故事)](https://blog.csdn.net/qq_42672770/article/details/128231573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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transformer QKV

Transformer中的QKV是指Query、Key和Value。这是Transformer模型用于实现自注意力机制的关键部分。

在自注意力机制中，我们将输入序列分别映射为Query、Key和Value向量，然后通过计算它们之间的相似度，得到一个权重分布，用于对Value进行加权求和。这个权重分布可以表示Query与Key之间的关联程度。

具体来说，对于一个输入序列，我们首先通过线性变换得到Query、Key和Value向量，然后计算Query和Key之间的相似度得到注意力权重，最后通过加权求和得到输出。

在Transformer中，QKV的计算可以进行并行化，提高了模型的效率。每个头部的自注意力机制都有独立的Query、Key和Value矩阵，它们通过矩阵乘法与输入序列进行计算，并得到每个头部的输出。最后，将所有头部的输出进行拼接，并通过线性变换获得最终的自注意力输出。

总而言之，Transformer中的QKV是用于实现自注意力机制的向量表示，它帮助模型计算输入序列中不同位置之间的关联性和重要性，从而获得更好的上下文表示。