Transformer 中的Q K V代表什么

在Transformer中，Q代表查询向量（query vector），K代表键向量（key vector），V代表值向量（value vector）。对于每个输入的序列，Transformer的self-attention层通过计算查询向量和键向量之间的相似度，来给每个位置分配一个权重，然后将值向量按照这些权重加权求和，得到每个位置的上下文表示。这个过程可以用矩阵运算的方式实现，可以通过矩阵乘法和 softmax 函数来实现。通过这种方式，Transformer可以自适应地为每个位置建模其周围的语境，从而提高模型在序列任务上的性能。

相关问题

transformer中qkv的维度是什么概念

在Transformer模型中，qkv代表查询（query）、键（key）和值（value），它们是通过三个矩阵进行线性变换得到的，其中q、k、v的维度均为d_model。这个维度是指输入向量的特征维度，也是输出向量的特征维度，通常是需要在Transformer的参数中指定的。

transformer的qkv

Transformer中的QKV表示查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这是Transformer模型中用来实现自注意力机制的关键概念。

在自注意力机制中，输入序列被分为三个部分：查询序列（Q）、键序列（K）和值序列（V）。这三个部分都是通过线性变换从原始输入序列中得到的。

查询序列（Q）用于计算注意力权重，用于指导模型关注输入序列中的特定部分。键序列（K）和值序列（V）用于构建注意力矩阵，其中每个元素表示一个查询与一个键的相关性，然后根据这个相关性来加权求和值序列，得到注意力表示。

在Transformer中，为了计算注意力权重，我们通过将查询序列与键序列做点积来得到一个矩阵，然后将其缩放以减小梯度间的差异。然后，我们将这个矩阵与值序列相乘，得到最终的注意力表示。

总结起来，QKV是Transformer模型中用于实现自注意力机制的三个部分：查询序列（Q）、键序列（K）和值序列（V）。它们通过线性变换从原始输入序列中获得，并用于计算注意力权重和最终的注意力表示。