自注意力机制QKV来源

自注意力机制中的QKV来源于输入的序列中的三个不同的表示，即Query（查询）、Key（键）和Value（值）。这些表示是通过将输入序列映射到一组向量来得到的。对于自注意力机制，每个输入向量都会被用作Query、Key和Value，以便计算其与其余输入向量之间的相似度得分。因此，QKV的来源是输入序列中的每个向量，这些向量被用于计算自注意力分数。

相关问题

自注意力机制是因为QKV都来源于序列本身，所以才叫自注意力吗？那如果不是来源于序列本身注意力机制叫什么呢？

自注意力机制之所以被称为自注意力，是为其Q（查询）、K（键）和V（值）都来自于同一个序列。通过计算查询与键的相似度，再将相似度作为权重对值进行加权求和，从而得到序列的表示。因此，自注意力机制可以将序列中的不同位置关联起来，计算同一序列的表示[^1]。

如果注意力机制的Q、K和V不来自于序列本身，而是来自于其他序列或者外部信息，那么这种注意力机制就不再被称为自注意力机制。具体来说，如果注意力机制的Q、K和V分别来自于不同的序列，那么它被称为多头注意力机制（Multi-head Attention）。

自注意力机制公式的来源

自注意力机制（Self-Attention），也称为内部注意力，是一种在序列模型中用于捕获序列内部各个元素之间关系的机制。它允许模型直接在序列的不同位置之间建立依赖关系，而不需要通过递归或卷积操作。自注意力机制的核心是计算序列内各个元素之间的相似度，并用这些相似度来调整元素的表示。

自注意力机制的公式来源于对“注意力”概念的数学建模。它受到人类视觉注意力机制的启发，其核心思想是：在处理一个序列时，我们希望模型能够关注（即赋予更高的权重）到序列中与当前任务最相关的部分。

公式可以表示为：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

其中：
- \(Q\)（Query）：查询矩阵，表示当前正在处理的部分。
- \(K\)（Key）：键矩阵，表示被查询的部分。
- \(V\)（Value）：值矩阵，包含了与键相对应的信息，实际输出会使用这个信息。
- \(d_k\)：键向量的维度，用于缩放点积结果，以防止结果过大导致的梯度消失问题。
- \(\text{softmax}\)：对缩放后的点积结果进行softmax操作，得到一个概率分布，这个分布指示了查询向量对于各个键向量的关注程度。
- 最终输出是根据注意力权重加权的值向量，即\( \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \)。

这种机制最早是由Google的论文“Attention Is All You Need”提出的，该论文介绍了一种名为Transformer的模型，它完全依赖于自注意力机制来处理序列数据，而不再使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并成为构建现代NLP模型的基础架构。