transformer中的Q,K,V到底是什么？
咱们来聊聊 Transformer 模型里那个最核心、也最容易让人摸不着头脑的部分：Q、K、V。
别看这三个字母简单，它们可是整个 Transformer 乃至很多现代深度学习模型能够“理解”上下文、抓住重点的关键。如果你把它比作一个老师在给学生上课，Q、K、V 就是老师区分学生、找到真正想问问题的学生，然后根据问题给出解答的“工具”。
Q, K, V 的本质：理解与关联的“钥匙”
首先，要明白 Q, K, V 不是什么固定的、有具体物理意义的“东西”。它们是向量，是经过神经网络一层层计算、从原始输入（比如单词的嵌入向量）中提取出来的特征表示。你可以理解为，它们是原始信息经过“加工”后，具有某种特定“属性”的抽象表示。
那么，这三个属性分别代表什么呢？
Q (Query) 查询/提问者： 想象一下，你在图书馆里想找一本关于“人工智能”的书。你的“查询”就是“我想找人工智能的书”。在 Transformer 里，Q 就代表着当前正在处理的这个信息单元（比如一个词）想要获取什么信息。它是在主动地“寻找”相关的信息。
K (Key) 键/被查询项： 图书馆里的每一本书都有一个“书名”或者“标签”，这标签就是用来让你快速找到你想找的书的。在 Transformer 里，K 就代表着其他信息单元（比如句子中的其他词）所“拥有的”关键信息或者“标签”。它就像一个“索引”，用来描述这个信息单元“是什么”或者“它能提供什么”。
V (Value) 值/提供的信息： 当你找到了那本关于“人工智能”的书，你翻开它，里面就是书的内容，也就是你想获取的“信息”。在 Transformer 里，V 就代表着其他信息单元实际包含的、可以被提取的信息内容。它才是最终我们要“拿走”的那个“宝藏”。
Q, K, V 如何协同工作：相似度匹配与信息抽取
Transformer 的核心“注意力机制”（SelfAttention）就是利用 Q, K, V 来实现信息的相关性计算和抽取。整个过程大致是这样的：
1. 生成 Q, K, V：
输入到 Transformer 的每一项（比如一个词的嵌入向量）都会通过三个独立的线性变换（乘以三个不同的权重矩阵 $W_Q, W_K, W_V$）生成对应的 Q, K, V 向量。
重要提示： 这三个权重矩阵在模型训练过程中是不断学习和调整的，它们决定了如何从原始信息中提取出适合做查询、作为键、或者作为值的特征。
2. 计算相关性（相似度）：
对于一个特定的 Q 向量（来自当前正在处理的词），我们会用它去“匹配”所有的 K 向量（来自句子中的所有词，包括它自己）。
匹配的方式通常是计算 Q 和 K 的点积（dot product）。两个向量的点积越大，它们就越“相似”，或者说 Q 和 K 之间的“相关性”越强。
举个例子： 假设句子是 "The animal didn't cross the street because it was too tired." 当模型处理“it”这个词时，“it”的 Q 向量会去和句子中其他词（“The”, “animal”, “didn't”, “cross”, “the”, “street”, “because”, “was”, “too”, “tired”）的 K 向量进行点积计算。直觉上，“it”的 Q 向量会与“animal”的 K 向量点积最大，因为“it”指代的就是“animal”。
3. 归一化（Softmax）：
计算出来的点积得分（表示相关性）通常需要进行缩放（除以 $ sqrt{d_k} $，其中 $d_k$ 是 K 向量的维度，这有助于稳定梯度），然后通过 Softmax 函数进行归一化。
Softmax 的作用是把这些得分转换成概率分布。得分最高的词（与 Q 最相关的 K）会得到一个接近 1 的概率，而得分低的词则概率接近 0。这些概率就代表了当前这个词（Q）应该“关注”其他词（K）的程度。
4. 加权求和（抽取信息）：
最后，用 Softmax 得到的概率（也就是注意力权重）去加权求和对应的 V 向量。
公式表示： $ ext{Attention}(Q, K, V) = ext{Softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}} ight)V $
解释： 概率越高的 V 向量（即与当前 Q 最相关的词的 V 向量）对最终结果的贡献就越大。这样，模型就能够根据当前词的需求（Q），从其他词（K）那里“提取”最相关的信息（V）。
为什么要有 Q, K, V？—— 灵活性和多角度的理解
你可能会问，为什么不能直接用原始向量来做匹配呢？非要分出 Q, K, V？
这背后的思想是解耦（Decoupling）。通过将一个原始信息表示分解成三个不同的“视角”——查询、键、值——模型获得了更大的灵活性：
更精细的查询能力： Q 向量可以被训练成专门用来“提问”的，它知道自己要寻找什么类型的关系。
更丰富的描述能力： K 向量可以被训练成专门用来“标记”和“描述”自己，方便被查询。
更灵活的信息提供： V 向量可以被训练成专门提供“有用的信息内容”，与 K 的侧重点可能不同。
想象一下，如果一个词既要作为查询者，又要作为被查询者，还要提供信息，它的表示会很复杂，难以同时满足这三个不同的任务。将它们分开，让神经网络学习如何从同一个输入向量中“导出”出这三种不同功能的向量，就好像给了同一个学生三种不同的“角色”去扮演，他们可以根据角色特点做出不同的表现，从而更全面、更灵活地理解和处理信息。
实际应用中的类比
搜索引擎：
Q： 你输入的搜索关键词。
K： 网页的标题、描述、索引词。
V： 网页的实际内容。
搜索引擎通过你的关键词（Q）去匹配网页的索引（K），找到最相关的网页，然后展示网页内容（V）。
人际交流：
Q： 你听到的问题，你想要知道什么。
K： 对方大脑中存储的与问题相关的知识、记忆的“标签”。
V： 对方根据这些标签检索到的、要说出来的信息内容。
总结
Q, K, V 本身没有固定的含义，它们是经过神经网络学习后，从原始输入向量中提取出的、代表不同“功能”的向量表示。
Q (Query) 就像一个“提问者”，代表当前关注点想要获取信息。
K (Key) 就像一个“索引”或“标签”，代表其他信息单元的标识，用于匹配查询。
V (Value) 就像“内容”，代表其他信息单元实际携带的信息，在匹配成功后被提取。
通过计算 Q 和 K 的相似度，并用这个相似度作为权重去加权求和 V，Transformer 就能在处理一个信息单元时，智能地从所有其他信息单元中“提取”最相关的信息，从而捕捉到句子中词语之间的复杂依赖关系，实现强大的上下文理解能力。这正是 Transformer 如此强大的核心秘密所在。
别看这三个字母简单，它们可是整个 Transformer 乃至很多现代深度学习模型能够“理解”上下文、抓住重点的关键。如果你把它比作一个老师在给学生上课，Q、K、V 就是老师区分学生、找到真正想问问题的学生，然后根据问题给出解答的“工具”。
Q, K, V 的本质：理解与关联的“钥匙”
首先，要明白 Q, K, V 不是什么固定的、有具体物理意义的“东西”。它们是向量，是经过神经网络一层层计算、从原始输入（比如单词的嵌入向量）中提取出来的特征表示。你可以理解为，它们是原始信息经过“加工”后，具有某种特定“属性”的抽象表示。
那么，这三个属性分别代表什么呢？
Q (Query) 查询/提问者： 想象一下，你在图书馆里想找一本关于“人工智能”的书。你的“查询”就是“我想找人工智能的书”。在 Transformer 里，Q 就代表着当前正在处理的这个信息单元（比如一个词）想要获取什么信息。它是在主动地“寻找”相关的信息。
K (Key) 键/被查询项： 图书馆里的每一本书都有一个“书名”或者“标签”，这标签就是用来让你快速找到你想找的书的。在 Transformer 里，K 就代表着其他信息单元（比如句子中的其他词）所“拥有的”关键信息或者“标签”。它就像一个“索引”，用来描述这个信息单元“是什么”或者“它能提供什么”。
V (Value) 值/提供的信息： 当你找到了那本关于“人工智能”的书，你翻开它，里面就是书的内容，也就是你想获取的“信息”。在 Transformer 里，V 就代表着其他信息单元实际包含的、可以被提取的信息内容。它才是最终我们要“拿走”的那个“宝藏”。
Q, K, V 如何协同工作：相似度匹配与信息抽取
Transformer 的核心“注意力机制”（SelfAttention）就是利用 Q, K, V 来实现信息的相关性计算和抽取。整个过程大致是这样的：
1. 生成 Q, K, V：
输入到 Transformer 的每一项（比如一个词的嵌入向量）都会通过三个独立的线性变换（乘以三个不同的权重矩阵 $W_Q, W_K, W_V$）生成对应的 Q, K, V 向量。
重要提示： 这三个权重矩阵在模型训练过程中是不断学习和调整的，它们决定了如何从原始信息中提取出适合做查询、作为键、或者作为值的特征。
2. 计算相关性（相似度）：
对于一个特定的 Q 向量（来自当前正在处理的词），我们会用它去“匹配”所有的 K 向量（来自句子中的所有词，包括它自己）。
匹配的方式通常是计算 Q 和 K 的点积（dot product）。两个向量的点积越大，它们就越“相似”，或者说 Q 和 K 之间的“相关性”越强。
举个例子： 假设句子是 "The animal didn't cross the street because it was too tired." 当模型处理“it”这个词时，“it”的 Q 向量会去和句子中其他词（“The”, “animal”, “didn't”, “cross”, “the”, “street”, “because”, “was”, “too”, “tired”）的 K 向量进行点积计算。直觉上，“it”的 Q 向量会与“animal”的 K 向量点积最大，因为“it”指代的就是“animal”。
3. 归一化（Softmax）：
计算出来的点积得分（表示相关性）通常需要进行缩放（除以 $ sqrt{d_k} $，其中 $d_k$ 是 K 向量的维度，这有助于稳定梯度），然后通过 Softmax 函数进行归一化。
Softmax 的作用是把这些得分转换成概率分布。得分最高的词（与 Q 最相关的 K）会得到一个接近 1 的概率，而得分低的词则概率接近 0。这些概率就代表了当前这个词（Q）应该“关注”其他词（K）的程度。
4. 加权求和（抽取信息）：
最后，用 Softmax 得到的概率（也就是注意力权重）去加权求和对应的 V 向量。
公式表示： $ ext{Attention}(Q, K, V) = ext{Softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}} ight)V $
解释： 概率越高的 V 向量（即与当前 Q 最相关的词的 V 向量）对最终结果的贡献就越大。这样，模型就能够根据当前词的需求（Q），从其他词（K）那里“提取”最相关的信息（V）。
为什么要有 Q, K, V？—— 灵活性和多角度的理解
你可能会问，为什么不能直接用原始向量来做匹配呢？非要分出 Q, K, V？
这背后的思想是解耦（Decoupling）。通过将一个原始信息表示分解成三个不同的“视角”——查询、键、值——模型获得了更大的灵活性：
更精细的查询能力： Q 向量可以被训练成专门用来“提问”的，它知道自己要寻找什么类型的关系。
更丰富的描述能力： K 向量可以被训练成专门用来“标记”和“描述”自己，方便被查询。
更灵活的信息提供： V 向量可以被训练成专门提供“有用的信息内容”，与 K 的侧重点可能不同。
想象一下，如果一个词既要作为查询者，又要作为被查询者，还要提供信息，它的表示会很复杂，难以同时满足这三个不同的任务。将它们分开，让神经网络学习如何从同一个输入向量中“导出”出这三种不同功能的向量，就好像给了同一个学生三种不同的“角色”去扮演，他们可以根据角色特点做出不同的表现，从而更全面、更灵活地理解和处理信息。
实际应用中的类比
搜索引擎：
Q： 你输入的搜索关键词。
K： 网页的标题、描述、索引词。
V： 网页的实际内容。
搜索引擎通过你的关键词（Q）去匹配网页的索引（K），找到最相关的网页，然后展示网页内容（V）。
人际交流：
Q： 你听到的问题，你想要知道什么。
K： 对方大脑中存储的与问题相关的知识、记忆的“标签”。
V： 对方根据这些标签检索到的、要说出来的信息内容。
总结
Q, K, V 本身没有固定的含义，它们是经过神经网络学习后，从原始输入向量中提取出的、代表不同“功能”的向量表示。
Q (Query) 就像一个“提问者”，代表当前关注点想要获取信息。
K (Key) 就像一个“索引”或“标签”，代表其他信息单元的标识，用于匹配查询。
V (Value) 就像“内容”，代表其他信息单元实际携带的信息，在匹配成功后被提取。
通过计算 Q 和 K 的相似度，并用这个相似度作为权重去加权求和 V，Transformer 就能在处理一个信息单元时，智能地从所有其他信息单元中“提取”最相关的信息，从而捕捉到句子中词语之间的复杂依赖关系，实现强大的上下文理解能力。这正是 Transformer 如此强大的核心秘密所在。
网友意见
Q:查询向量
K:表示被查询信息与其他信息的相关性的向量
V:表示被查询信息的向量
输入向量为：x， 1xm向量
Q = x * Wq K = x * Wk V = x * Wv x对应信息V的注意力权重 与 Q*K.tranpose 成正比 等于说：x的注意力权重，由x自己来决定，所以叫自注意力。 Wq,Wk,Wv会根据任务目标更新变化，保证了自注意力机制的效果。 以下是点乘自注意力机制的公式
哈哈，突然想到了一个很形象的解释方法：
你有一个问题Q，然后去搜索引擎里面搜，搜索引擎里面有好多文章，每个文章V有一个能代表其正文内容的标题K，然后搜索引擎用你的问题Q和那些文章V的标题K进行一个匹配，看看相关度（QK --->attention值），然后你想用这些检索到的不同相关度的文章V来表示你的问题，就用这些相关度将检索的文章V做一个加权和，那么你就得到了一个新的Q'，这个Q'融合了相关性强的文章V更多信息，而融合了相关性弱的文章V较少的信息。这就是注意力机制，注意力度不同，重点关注（权值大）与你想要的东西相关性强的部分，稍微关注（权值小）相关性弱的部分。
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