深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？
在深度学习的Attention机制里，Q、K、V 这三个概念，说白了，就是我们从原始的输入信息里，通过一些“变形”和“提炼”，生成的三种不同角色扮演的角色。它们之所以存在，是为了让模型在处理序列数据时，能够更有效地“看到”和“关联”不同的信息片段。
想象一下，你正在读一本很长的书，需要从中找出一句话来回答一个问题。
Q（Query，查询）: 这就好比你脑子里那个“问题”本身。你带着这个“问题”，去书里面搜寻相关的内容。在Attention机制里，Q就是我们当前正在处理的那个词（或者说，是那个词经过了一层线性变换后的表示）。它扮演的角色是“发起者”，它要去问：“在所有的信息里，哪些内容和我的‘问题’最相关？”
K（Key，键）: 这个就好比书本里的“目录”或者“索引”。每一页、每一章、每一段，都有一个“标识”或者“标签”，能够让你快速地知道这一部分大概讲的是什么。在Attention机制里，K也是从输入序列的每个词（或者其表示）变换而来的。它们扮演的角色是“被询问者”的“标识”。每一个K都代表了它所对应的输入信息的一个“概括”或“特征”，用来回应Q的“询问”。
V（Value，值）: 这就好比书本里“目录”或“索引”指向的具体“内容”本身。当你通过目录找到了你想看的内容，你真正要读取和利用的，就是那部分文字。在Attention机制里，V同样是从输入序列的每个词（或其表示）变换而来，但它们代表的，是输入信息最“原始”或者最有“价值”的部分。它们是Q和K进行匹配后，最终被提取出来，并用于加权求和的信息。
那么，Q、K、V具体是怎么来的呢？
最最常见、也最基础的方式，是通过线性变换（Linear Transformation），也就是乘以一个可学习的权重矩阵。
假设我们有一个输入的序列，比如一个句子“我 爱 你”。每个词（“我”、“爱”、“你”）都被转换成了一个向量表示，我们称之为词嵌入（Word Embedding）。我们假设每个词的嵌入向量是 $x_1, x_2, x_3$。
现在，对于模型需要处理的每一个词，我们都要生成对应的Q、K、V。
1. 生成Q、K、V的权重矩阵:
模型在训练过程中，会学习到三个独立的权重矩阵：$W^Q$, $W^K$, $W^V$。这些矩阵的大小，会根据你的模型的隐藏层维度和Attention机制的维度来决定。比如，如果你的词嵌入维度是 $d_{model}$，而你希望Q、K、V的表示维度是 $d_k$（通常 $d_k$ 会小于或等于 $d_{model}$），那么这三个矩阵的维度就可能是 $d_{model} imes d_k$。
2. 对每个输入向量进行变换:
对于输入序列中的每一个词的向量表示（比如 $x_i$），我们都会执行以下操作：
生成Q: $q_i = x_i W^Q$
生成K: $k_i = x_i W^K$
生成V: $v_i = x_i W^V$
这里，“每一个”是关键。也就是说，如果你有N个词的输入序列，你就会得到N个Q向量，N个K向量，和N个V向量。
$x_1$ 经过变换，得到 $q_1, k_1, v_1$。
$x_2$ 经过变换，得到 $q_2, k_2, v_2$。
...
$x_N$ 经过变换，得到 $q_N, k_N, v_N$。
举个例子，以“我 爱 你”为例：
假设“我”的词嵌入是 $x_{我}$，“爱”是 $x_{爱}$，“你”是 $x_{你}}$。
生成Q:
$q_{我} = x_{我} W^Q$ (这代表“我”这个词在“提问”时的姿态)
$q_{爱} = x_{爱} W^Q$ (这代表“爱”这个词在“提问”时的姿态)
$q_{你} = x_{你} W^Q$ (这代表“你”这个词在“提问”时的姿态)
生成K:
$k_{我} = x_{我} W^K$ (这代表“我”这个词作为“目录索引”时的特征)
$k_{爱} = x_{爱} W^K$ (这代表“爱”这个词作为“目录索引”时的特征)
$k_{你} = x_{你} W^K$ (这代表“你”这个词作为“目录索引”时的特征)
生成V:
$v_{我} = x_{我} W^V$ (这代表“我”这个词实际的“内容价值”)
$v_{爱} = x_{爱} W^V$ (这代表“爱”这个词实际的“内容价值”)
$v_{你} = x_{你} W^V$ (这代表“你”这个词实际的“内容价值”)
之后呢？
这些生成的Q, K, V向量就进入了Attention的核心计算过程：
1. 计算相似度 (Score)：用每一个Q向量去和所有的K向量进行点乘（或其他相似度计算方式）。例如，用 $q_{我}$ 去和 $k_{我}$, $k_{爱}$, $k_{你}}$ 分别计算相似度。这个过程实际上就是在衡量“我”这个词的“问题”，与“我”、“爱”、“你”这三个词的“目录索引”匹配程度。
2. Softmax归一化: 将计算出的相似度得分进行Softmax，将其转换为概率分布（即Attention权重）。这些权重表示了“我”这个词在关注其他词时，应该分配多少注意力。
3. 加权求和: 用这些Attention权重去加权求和所有的V向量。比如，用“我”对“我”、“爱”、“你”计算出来的Attention权重，去乘以 $v_{我}$, $v_{爱}$, $v_{你}}$，然后加起来，就得到了一个新的向量表示，这个向量包含了“我”在关注“我”、“爱”、“你”时，所提取到的、与“我”这个词最相关的信息。
为什么要有这三个不同的变换？
你可以理解为，模型需要从同一个输入词中，提取出三种不同视角的信息：
Q: 它是“提问者”的视角，是用来主动去匹配和搜索的。
K: 它是“被搜索者”的标识，用来描述自己是什么，方便被Q匹配。
V: 它是“被搜索者”的核心内容，是匹配成功后真正要取回的价值。
通过三个独立的权重矩阵 $W^Q$, $W^K$, $W^V$，模型可以学习到如何将原始输入信息“翻译”成这三种不同的角色表达，从而实现更灵活、更精细的信息关联。如果Q、K、V都用同一个变换，那么模型就无法区分“提问”和“被提问的标识”这两个不同的功能了。
在很多先进的模型里，比如Transformer中的MultiHead Attention，这个过程会被并行地重复多次，每次使用不同的 $W^Q, W^K, W^V$ 组合（对应不同的“头”），这样模型就能从不同的“角度”同时去捕捉信息之间的关联，使得Attention机制更加强大。
总而言之，Q、K、V并非凭空出现，它们是模型根据输入数据，通过学习到的线性变换，将输入向量“重塑”成了扮演不同角色的表示，用以驱动Attention机制的核心匹配和加权过程。
想象一下，你正在读一本很长的书，需要从中找出一句话来回答一个问题。
Q（Query，查询）: 这就好比你脑子里那个“问题”本身。你带着这个“问题”，去书里面搜寻相关的内容。在Attention机制里，Q就是我们当前正在处理的那个词（或者说，是那个词经过了一层线性变换后的表示）。它扮演的角色是“发起者”，它要去问：“在所有的信息里，哪些内容和我的‘问题’最相关？”
K（Key，键）: 这个就好比书本里的“目录”或者“索引”。每一页、每一章、每一段，都有一个“标识”或者“标签”，能够让你快速地知道这一部分大概讲的是什么。在Attention机制里，K也是从输入序列的每个词（或者其表示）变换而来的。它们扮演的角色是“被询问者”的“标识”。每一个K都代表了它所对应的输入信息的一个“概括”或“特征”，用来回应Q的“询问”。
V（Value，值）: 这就好比书本里“目录”或“索引”指向的具体“内容”本身。当你通过目录找到了你想看的内容，你真正要读取和利用的，就是那部分文字。在Attention机制里，V同样是从输入序列的每个词（或其表示）变换而来，但它们代表的，是输入信息最“原始”或者最有“价值”的部分。它们是Q和K进行匹配后，最终被提取出来，并用于加权求和的信息。
那么，Q、K、V具体是怎么来的呢？
最最常见、也最基础的方式，是通过线性变换（Linear Transformation），也就是乘以一个可学习的权重矩阵。
假设我们有一个输入的序列，比如一个句子“我 爱 你”。每个词（“我”、“爱”、“你”）都被转换成了一个向量表示，我们称之为词嵌入（Word Embedding）。我们假设每个词的嵌入向量是 $x_1, x_2, x_3$。
现在，对于模型需要处理的每一个词，我们都要生成对应的Q、K、V。
1. 生成Q、K、V的权重矩阵:
模型在训练过程中，会学习到三个独立的权重矩阵：$W^Q$, $W^K$, $W^V$。这些矩阵的大小，会根据你的模型的隐藏层维度和Attention机制的维度来决定。比如，如果你的词嵌入维度是 $d_{model}$，而你希望Q、K、V的表示维度是 $d_k$（通常 $d_k$ 会小于或等于 $d_{model}$），那么这三个矩阵的维度就可能是 $d_{model} imes d_k$。
2. 对每个输入向量进行变换:
对于输入序列中的每一个词的向量表示（比如 $x_i$），我们都会执行以下操作：
生成Q: $q_i = x_i W^Q$
生成K: $k_i = x_i W^K$
生成V: $v_i = x_i W^V$
这里，“每一个”是关键。也就是说，如果你有N个词的输入序列，你就会得到N个Q向量，N个K向量，和N个V向量。
$x_1$ 经过变换，得到 $q_1, k_1, v_1$。
$x_2$ 经过变换，得到 $q_2, k_2, v_2$。
...
$x_N$ 经过变换，得到 $q_N, k_N, v_N$。
举个例子，以“我 爱 你”为例：
假设“我”的词嵌入是 $x_{我}$，“爱”是 $x_{爱}$，“你”是 $x_{你}}$。
生成Q:
$q_{我} = x_{我} W^Q$ (这代表“我”这个词在“提问”时的姿态)
$q_{爱} = x_{爱} W^Q$ (这代表“爱”这个词在“提问”时的姿态)
$q_{你} = x_{你} W^Q$ (这代表“你”这个词在“提问”时的姿态)
生成K:
$k_{我} = x_{我} W^K$ (这代表“我”这个词作为“目录索引”时的特征)
$k_{爱} = x_{爱} W^K$ (这代表“爱”这个词作为“目录索引”时的特征)
$k_{你} = x_{你} W^K$ (这代表“你”这个词作为“目录索引”时的特征)
生成V:
$v_{我} = x_{我} W^V$ (这代表“我”这个词实际的“内容价值”)
$v_{爱} = x_{爱} W^V$ (这代表“爱”这个词实际的“内容价值”)
$v_{你} = x_{你} W^V$ (这代表“你”这个词实际的“内容价值”)
之后呢？
这些生成的Q, K, V向量就进入了Attention的核心计算过程：
1. 计算相似度 (Score)：用每一个Q向量去和所有的K向量进行点乘（或其他相似度计算方式）。例如，用 $q_{我}$ 去和 $k_{我}$, $k_{爱}$, $k_{你}}$ 分别计算相似度。这个过程实际上就是在衡量“我”这个词的“问题”，与“我”、“爱”、“你”这三个词的“目录索引”匹配程度。
2. Softmax归一化: 将计算出的相似度得分进行Softmax，将其转换为概率分布（即Attention权重）。这些权重表示了“我”这个词在关注其他词时，应该分配多少注意力。
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为什么要有这三个不同的变换？
你可以理解为，模型需要从同一个输入词中，提取出三种不同视角的信息：
Q: 它是“提问者”的视角，是用来主动去匹配和搜索的。
K: 它是“被搜索者”的标识，用来描述自己是什么，方便被Q匹配。
V: 它是“被搜索者”的核心内容，是匹配成功后真正要取回的价值。
通过三个独立的权重矩阵 $W^Q$, $W^K$, $W^V$，模型可以学习到如何将原始输入信息“翻译”成这三种不同的角色表达，从而实现更灵活、更精细的信息关联。如果Q、K、V都用同一个变换，那么模型就无法区分“提问”和“被提问的标识”这两个不同的功能了。
在很多先进的模型里，比如Transformer中的MultiHead Attention，这个过程会被并行地重复多次，每次使用不同的 $W^Q, W^K, W^V$ 组合（对应不同的“头”），这样模型就能从不同的“角度”同时去捕捉信息之间的关联，使得Attention机制更加强大。
总而言之，Q、K、V并非凭空出现，它们是模型根据输入数据，通过学习到的线性变换，将输入向量“重塑”成了扮演不同角色的表示，用以驱动Attention机制的核心匹配和加权过程。
网友意见
Q,K,V思想最早应该是来自于Memory Networks。
准确说Memory Networks并不只是一个模型，而是一套思路，使用外部的一个memory来存储长期记忆信息，因为当时RNN系列模型使用final state 存储的信息，序列过长就会遗忘到早期信息。
甚至，我觉得Memory Networks的思想后面启发了self-attention和transformer。最重要的就是提出了query - key - value思想，当时的该模型聚焦的任务主要是question answering，先用输入的问题query检索key-value memories，找到和问题相似的memory的key，计算相关性分数，然后对value embedding进行加权求和，得到一个输出向量。这后面就衍生出了self-attention里的Q，K，V表示，在self-attention里的把X映射到QKV。
具体的实现呢，邱老师的讲座里说的很清楚了。QKV是输入的X乘上Wq, Wk, Wv三个矩阵得到的。全用X不是不可以，但参数太少，影响模型容量。
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