transformer的qkv是怎么产生的

### 回答1：
Transformer的QKV是通过输入的词向量乘以三个矩阵Wq、Wk、Wv得到的。其中，Wq、Wk、Wv是通过训练得到的参数，分别用来在词向量中提取query、key和value的信息，用于计算注意力分数。

### 回答2：
Transformers模型中的qkv（query-key-value）是通过矩阵变换来生成的。具体来说，对于每个输入的token，通过对其进行投影变换，得到分别对应于查询(query)，键(key)，值(value)的三个向量。

以查询向量(query)为例，假设输入的token是一个词向量x，我们可以将其与一个权重矩阵Wq相乘，得到一个新的向量q。这个新向量q可以理解为该token在查询空间中所表示的向量。同样地，键向量(key)和值向量(value)可以通过与相应的权重矩阵Wk和Wv相乘来得到。

这些权重矩阵Wq、Wk和Wv是模型的可学习参数，它们通过模型的训练过程自动学习得到。在训练过程中，模型通过优化目标函数不断调整权重矩阵的数值，使得输出的q、k和v能够最好地用于后续的注意力计算。

生成qkv向量是为了在注意力机制中使用。在注意力机制中，通过计算查询向量与键向量的相似度，以权重形式对值向量进行加权求和，得到最终的注意力表示。这种注意力机制的有效性在Transformer中发挥了重要作用，使得模型能够在序列数据上进行高效的信息交互和特征提取。

总之，transformer的qkv是通过将输入的token与对应的权重矩阵相乘得到的，这些向量在后续的注意力计算中起到了关键作用，帮助模型有效地捕捉输入序列的重要特征。

相关问题

transformer qkv

Transformer中的QKV代表的是Query、Key和Value。这三个概念是Transformer<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer中QKV的通俗理解(剩女与备胎的故事)](https://blog.csdn.net/qq_42672770/article/details/128231573)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

transformer QKV

Transformer中的QKV是指Query、Key和Value。这是Transformer模型用于实现自注意力机制的关键部分。

在自注意力机制中，我们将输入序列分别映射为Query、Key和Value向量，然后通过计算它们之间的相似度，得到一个权重分布，用于对Value进行加权求和。这个权重分布可以表示Query与Key之间的关联程度。

具体来说，对于一个输入序列，我们首先通过线性变换得到Query、Key和Value向量，然后计算Query和Key之间的相似度得到注意力权重，最后通过加权求和得到输出。

在Transformer中，QKV的计算可以进行并行化，提高了模型的效率。每个头部的自注意力机制都有独立的Query、Key和Value矩阵，它们通过矩阵乘法与输入序列进行计算，并得到每个头部的输出。最后，将所有头部的输出进行拼接，并通过线性变换获得最终的自注意力输出。

总而言之，Transformer中的QKV是用于实现自注意力机制的向量表示，它帮助模型计算输入序列中不同位置之间的关联性和重要性，从而获得更好的上下文表示。