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。

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%"]
[ .reference_list ]

Transformer QKV

### Transformer 中 QKV 的概念

在神经网络中的注意力机制里，Query (查询), Key (键), 和 Value (值) 是三个核心组件。这三个向量用于计算不同位置之间的关系强度。

- **Query**: 表示当前词项对于其他所有词项的兴趣程度。
- **Key**: 对应于每个词项的表示形式，用来和其他 Query 进行匹配比较。
- **Value**: 当某个特定 Query 与 Key 成功配对时所返回的内容或信息[^2]。

具体来说，在多头注意力层内部：

1. 输入序列会被映射成相同长度但维度不同的三组向量——Queries, Keys 及 Values；
2. 使用缩放点积注意函数来衡量 Queries 和 Keys 之间相似度得分；
3. 得分经过 Softmax 归一化处理后作为权重系数加权求和对应的 Values 向量得到最终输出；

这种设计允许模型在同一时间步上关注来自不同位置的信息，并且可以并行执行而无需等待前馈操作完成。

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0
        
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.num_heads = num_heads
        
        # Linear layers to project queries, keys and values from input embeddings.
        self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        batch_size = q.size(0)
        
        # Perform linear operation and split into heads.
        k = self.k_linear(k).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k)
        q = self.q_linear(q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k)
        v = self.v_linear(v).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k)
        
        # Transpose to get dimensions [batch_size, num_heads, seq_length, d_k].
        k = k.transpose(1, 2)
        q = q.transpose(1, 2)
        v = v.transpose(1, 2)
        
        # Calculate attention using function we will define next.
        scores = ...
        output = ...

        return output