注意力机制到底在做什么,Q/K/V怎么来的?一文读懂Attention注意力机制...
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发布时间：2024-09-18 09:59
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时间：2024-09-23 21:56
注意力机制在Transformer模型中起着关键作用，通过Q、K、V三个概念实现信息的加权处理。让我们深入理解这些概念的来源。首先，注意力机制的核心公式如下：
[公式]
其中，Q（查询）、K（键）、V（值）是矩阵X进行线性变换后得到的，每个元素都是从输入中抽取特征并转换得到的。简单地说，Q、K、V是X经过三个可训练参数矩阵WQ、WK、WV的变换生成的。
向量点乘是理解注意力机制的基础。它衡量的是两个向量的相似度，通过矩阵[公式]与其转置相乘，生成的权重矩阵就是词向量间的相似度度量。Softmax在此过程中进行归一化，确保权重之和为1，便于加权求和。
在实际应用中，比如机器翻译，Q、K、V还会被mask来排除无关信息，如句子的结束标记。输入词向量矩阵X经过一系列操作后，最终得到的权重矩阵与V相乘，得到的是加权后的表示，这便是Attention机制的输出。
多头注意力（Multiple Head Attention）是Transformer对注意力机制的扩展，通过并行计算多组Q、K、V，提取不同维度的特征，再合并这些结果，提高了模型的表达能力。这种设计使得Transformer能够处理更复杂的语言结构和关系。
总的来说，注意力机制通过Q、K、V这三个关键概念，实现了对输入信息的高效、灵活处理，是Transformer模型中不可或缺的一部分。
