transformer key

在Transformer模型中，Key是用来计算注意力权重的一个重要参数。在注意力机制中，通过计算Query和Key之间的相似度来确定每个Key对应的权重，进而影响对应的Value的重要性。\[1\]在Transformer中，Key是通过将Encoder的输出数据进行线性变换得到的。每个Key都与对应的Value和Query一起参与计算注意力权重的过程。

除了上述的作用，Key在Transformer中还有一个重要的作用是用来缩放点积注意力的结果。在计算注意力权重时，会进行点积操作，而点积的结果可能会很大或很小，导致不同的Key计算出来的差距会比较大。为了避免梯度消失或梯度爆炸的问题，需要对点积结果进行缩放。这就是为什么要除以一个缩放因子dk的原因。\[2\]

总结来说，Key在Transformer中是用来计算注意力权重和缩放点积注意力结果的重要参数。它在模型中起到了关键的作用，帮助模型进行有效的信息提取和表示学习。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer模型学习笔记](https://blog.csdn.net/qq_44707928/article/details/126789346)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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