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。