transformer中的qkv

在Transformer中，Q、K、V代表了Query、Key、Value。这三个参数都是从同一个输入矩阵X经过线性变换得到的。具体来说，Q、K、V可以理解为同一个句子中不同token组成的矩阵，其中每一行表示一个token的word embedding向量。以一个句子"Hello, how are you?"为例，如果句子长度为6，embedding维度为300，那么Q、K、V都将是一个(6, 300)的矩阵。

Q、K、V在Attention机制中发挥着不同的作用。Q代表查询，K代表键，V代表值。在Scaled Dot-Product Attention中，Q和K进行点乘操作，表示两个向量之间的相似度。这样可以得到一个Attention Score矩阵，用于衡量每个查询与每个键的相关性。而V则代表着原始句子的表示，即每个token的word embedding向量。通过将Attention Score矩阵与V相乘，可以得到一个加权后的结果，其中每个token的向量会在每个维度上对其他token做出调整，以表示不同的关注程度。

总结起来，在Transformer中，Q、K、V分别代表查询、键和值。它们通过线性变换从同一个输入矩阵X中得到，并且在Attention机制中扮演着不同的角色，用于计算查询与键的相似度，并通过加权后的值来表示不同token的关注程度。

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。