如何理解transformer中的qkv

Transformer中的Q、K、V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到的。其中，Q代表Query，K代表Key，V代表Value。在Scaled Dot-Product Attention中，Q、K、V分别用于计算Attention权重，即通过将Q与K的转置相乘得到Attention矩阵，再将Attention矩阵与V相乘得到最终的输出。多头注意力则是在这个基础上，对同样的输入矩阵X定义多组不同的Q、K、V，通过学习不同的参数得到不同的Attention矩阵，从而提高模型的拟合能力。

相关问题

transformer的qkv怎么理解

Transformer 的 QKV 是指对输入的数据进行三次线性变换，分别得到 Query、Key、Value，从而实现对输入数据的理解、分析和匹配。其中，Query 用于表征当前输入的信息，Key 用于表征训练数据的信息，Value 则是网络需要从训练数据中获取的信息。通过这种机制，Transformer 能够快速定位到与当前输入信息最相关的训练数据，从而提高模型的准确性和泛化能力。

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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