我想修改里面的qkv

在GPT2或其他Transformer架构中，`QKV`代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。它们是注意力机制的核心组成部分，用于计算每个查询点与其他元素之间的相似度。如果你想修改模型内部的`QKV`部分，通常意味着你要改变这些矩阵的生成方式、结构或训练策略。

在PyTorch的`nn.Transformer`或`nn.MultiheadAttention`等模块中，`QKV`通常是通过线性变换（weight matrices）来创建的，这包括三个独立的矩阵，分别对应于`query`, `key`和`value`。如果你想要自定义这个过程，有几种可能的方式：

1. **创建新的层**：你可以定义一个新的`nn.Module`，比如一个自定义的`MultiHeadAttention`，在这个模块里，设计你想要的`QKV`生成方式。这可能涉及调整输入处理、权重初始化或训练规则。

2. **模块内修改**：如果模型允许，你可以在已有的`MultiheadAttention`层内部操作，比如更改它的`Linear`层或者使用自定义函数来计算`QKV`。

3. **元学习或动态计算**：某些场景下，你可能希望在运行时根据输入数据动态计算`QKV`，这种情况下可能需要更复杂的自定义功能。

下面是一个简单的例子，说明如何在自定义`MultiheadAttention`中替换原有的`Linear`层：

class CustomMultiheadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        # 创建自定义的QKV生成函数
        self.qkv_gen = MyCustomFunction(d_model, num_heads)

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        qkv = self.qkv_gen(query, key, value)  # 这里的qkv就是自定义计算的结果
        attn_output, _ = nn.MultiheadAttention.forward(self, qkv, key, value, mask)
        return attn_output

在上述代码中，`MyCustomFunction`是你自定义的生成`QKV`的函数。

请注意，这样的修改需谨慎进行，因为它可能会影响到模型的性能和训练流程。在进行这类改动时，一定要充分测试和验证其效果，并理解其对模型整体性能的影响。