Transformal的value,key,query理解

在Transformer的自注意力机制中,每个词token都会被映射成一个查询向量(query vector)、一个键向量(key vector)和一个值向量(value vector)。

这三个向量分别来自同一组参数的不同线性投影。

具体来说,对于你给出的句子"我今天吃了一个榴莲,它很好吃。",每个词都会有对应的查询向量、键向量和值向量:

• "我"对应的是query_1, key_1, value_1
• "今天"对应的是query_2, key_2, value_2
• "吃了"对应的是query_3, key_3, value_3
• "一个"对应的是query_4, key_4, value_4
• "榴莲"对应的是query_5, key_5, value_5
• ","对应的是query_6, key_6, value_6
• "它"对应的是query_7, key_7, value_7
• "很"对应的是query_8, key_8, value_8
• "好吃"对应的是query_9, key_9, value_9
• "。"对应的是query_10, key_10, value_10

这些向量会经过注意力计算,产生每个位置的注意力权重分布,进而得到该位置的注意力表示。自注意力的核心思想是让每个位置的向量和其他所有位置的向量做注意力加权,获取全局信息。

q,v,k是怎么算出来的

在Transformer中,查询向量(Query)、键向量(Key)和值向量(Value)是通过不同的线性变换从输入的词嵌入向量计算得到的,使用的是不同的权重矩阵。

具体来说,假设输入序列为 x=(x1, x2, ..., xn),每个 xi 都是一个词嵌入向量,它们的维度是 d_model。那么对应的 Query、Key、Value 向量是这样计算的:

1. Query向量:
   Q = XWQ
   其中 WQ 是可训练的权重矩阵,维度是 (d_model, d_k)

2. Key向量:
   K = XWK
   其中 WK 是可训练的权重矩阵,维度是 (d_model, d_k)

3. Value向量:
   V = XWV
   其中 WV 是可训练的权重矩阵,维度是 (d_model, d_v)

所以 Q、K、V 都是通过不同的线性变换从输入序列 X 映射得到的,使用了三个不同的可训练权重矩阵 WQ、WK、WV。这些权重矩阵在训练过程中会不断地被优化和更新。

需要注意的是,通常 d_k 和 d_v 的值是人为设置的,一般设置为 d_model 的较小值,目的是为了降低计算复杂度。

上面的x1,x2,x3...解释

x1, x2, x3,...xn 就是指输入序列中的每个单词或者token对应的词嵌入向量。

具体来说,对于输入序列 "我今天吃了一个榴莲,它很好吃。":

• x1 是 "我" 这个单词的词嵌入向量
• x2 是 "今天" 的词嵌入向量
• x3 是 "吃了" 的词嵌入向量
• x4 是 "一个" 的词嵌入向量
• x5 是 "榴莲" 的词嵌入向量
• x6 是 "," 的词嵌入向量
• x7 是 "它" 的词嵌入向量
• x8 是 "很" 的词嵌入向量
• x9 是 "好吃" 的词嵌入向量
• x10 是 "。" 的词嵌入向量

所以这些 x1, x2, ..., x10 就是输入到 Transformer 的初始表示,通过线性变换得到对应的 Query、Key、Value 向量,进而计算自注意力。