self-attention中的q，k，v矩阵具体是怎么来的

在self-attention机制中，输入序列经过一个线性变换得到三个矩阵：Query矩阵Q，Key矩阵K和Value矩阵V。这些矩阵的计算方式如下：

假设输入序列为$X=[x_1,x_2,...,x_n]$，其中$x_i$是一个d维的向量。

我们使用三个不同的线性变换来获得Q，K和V矩阵：

$Q=XW_Q$

$K=XW_K$

$V=XW_V$

其中，$W_Q$，$W_K$和$W_V$是我们需要学习的权重矩阵。

这里Q，K和V矩阵的大小都是d×n，其中n是输入序列的长度。这些矩阵可以看作是对输入序列的不同表示方式，它们分别用于计算注意力分数、加权求和和输出结果。

具体来说，对于每个位置i，我们计算它关于所有位置的注意力分数，这些分数用于加权求和得到该位置的输出向量。注意力分数的计算方式是对Q和K做点积，并进行缩放：

$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$

其中，$softmax$函数将注意力分数归一化，使得它们的和为1。$\sqrt{d}$是为了缩放点积，避免点积值过大或过小。

因此，Q，K和V矩阵的作用是为了计算注意力分数和输出向量。这些矩阵可以通过学习得到，从而使得模型能够自适应地学习输入序列的不同特征表示。