transformer的qkv
时间: 2023-09-12 21:06:25 浏览: 99
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。
相关问题
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。
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%"]
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