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）。

相关问题

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。

自注意力机制中的QKV相等吗

自注意力机制（Self-Attention Mechanism），通常在Transformer模型中使用，是由查询（Query）、键（Key）和值（Value）三部分组成的。在计算过程中，并不是Q、K和V完全相等的。

- 查询（Q）：表示我们要从中提取信息的部分，通常是输入序列的一个子集。
- 键（K）：用于确定哪些值应该被赋予最高权重，它是对输入数据的另一个转换版本。
- 值（V）：存储原始数据的信息，是被查询所选择的。

在自注意力模块里，我们首先通过查询矩阵和键矩阵分别进行点乘操作，然后应用softmax函数来得到每个位置的重要性分数，最后再将得分与相应的值进行加权求和，生成注意力输出。这个过程体现了对输入信息的全局依赖性和局部聚焦的能力，而并非Q等于K等于V。