transformer QKV维度变换

在Transformer中，QKV维度变换是指将输入的query、key、value三个向量分别进行线性变换，得到新的query、key、value向量，以便进行后续的注意力计算。具体来说，假设输入的query、key、value向量维度均为d_model，那么我们可以定义三个矩阵W_q、W_k、W_v，它们的维度分别为(d_model, d_k)、(d_model, d_k)、(d_model, d_v)，其中d_k和d_v是自定义的维度大小，通常情况下d_k=d_v=d_model/num_heads。然后，我们将输入的query、key、value向量分别与这三个矩阵相乘，得到新的query、key、value向量，它们的维度分别为(num_heads, seq_len, d_k)、(num_heads, seq_len, d_k)、(num_heads, seq_len, d_v)，其中seq_len是输入序列的长度，num_heads是多头注意力机制中头的数量。

相关问题

transformer中qkv的维度是什么概念

在Transformer模型中，qkv代表查询（query）、键（key）和值（value），它们是通过三个矩阵进行线性变换得到的，其中q、k、v的维度均为d_model。这个维度是指输入向量的特征维度，也是输出向量的特征维度，通常是需要在Transformer的参数中指定的。

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。