如何理解transformer中的qkv
时间: 2023-11-16 16:00:19 浏览: 178
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。
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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中的qkv
在Transformer中,Q、K、V代表了Query、Key、Value。这三个参数都是从同一个输入矩阵X经过线性变换得到的。具体来说,Q、K、V可以理解为同一个句子中不同token组成的矩阵,其中每一行表示一个token的word embedding向量。以一个句子"Hello, how are you?"为例,如果句子长度为6,embedding维度为300,那么Q、K、V都将是一个(6, 300)的矩阵。
Q、K、V在Attention机制中发挥着不同的作用。Q代表查询,K代表键,V代表值。在Scaled Dot-Product Attention中,Q和K进行点乘操作,表示两个向量之间的相似度。这样可以得到一个Attention Score矩阵,用于衡量每个查询与每个键的相关性。而V则代表着原始句子的表示,即每个token的word embedding向量。通过将Attention Score矩阵与V相乘,可以得到一个加权后的结果,其中每个token的向量会在每个维度上对其他token做出调整,以表示不同的关注程度。
总结起来,在Transformer中,Q、K、V分别代表查询、键和值。它们通过线性变换从同一个输入矩阵X中得到,并且在Attention机制中扮演着不同的角色,用于计算查询与键的相似度,并通过加权后的值来表示不同token的关注程度。