Transformer 01：自注意力机制Q，K，V详解_自注意力机制qkv

在深度学习领域，一个神秘且强大的概念——自注意力机制（Self-Attention Mechanism），近年来成为了许多突破性成果的幕后英雄。从自然语言处理（NLP）到计算机视觉，自注意力机制正逐渐成为构建高效、强大模型的关键。但它究竟是什么？又是如何工作的？接下来将用通俗易懂的理解解释Transformer的工作原理。

1. 自注意力机制的灵魂：全连接层而非卷积层

自注意力机制的核心思想相当简洁：让模型在处理数据时能够“自我关注”数据中的每一部分，并基于这种内部关注度来改进模型的表现。不同于依赖于卷积层处理数据的传统方法，自注意力机制使用全连接层（也就是线性变换）来实现这一过程。

自注意力机制使用的是全连接层（线性变换）来生成查询、键、值向量，而不是卷积层。卷积层通常用于处理空间数据（如图像），而全连接层更适合处理这种基于注意力的序列任务。

2. 如何实现“自我关注”？

2.1 向量化输入

首先，将输入序列的每个元素（比如，在NLP任务中的每个词）转换为一个固定大小的向量，这些向量可以是嵌入表示，表示为矩阵。

模型将每个输入元素（比如文本中的每个词）转换为一个高维空间中的向量，这个过程通常被称作词嵌入（Word Embedding）。

词嵌入的核心思想是“词汇的意义可以通过它们的上下文来定义”，这与Firth提出的“一个词的含义由它的使用环境决定”这一观点相呼应。在高维空间中，语义相似或相关的词汇会被映射到相近的点。例如，“国王”和“王后”这两个词在向量空间中会彼此接近，因为它们在语义上相关联。

2.2 生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量

将输入序列的每个元素（比如，每个单词的嵌入表示）转换成三个向量，这三个向量分别是查询（Query），键（Key）和值（Value）。这个转换是通过乘以训练中学习到的权重矩阵实现的。对于输入序列中的每个元素，有：

其中，是输入的嵌入表示，，和是对应于查询、键、值的权重矩阵。

2.3 计算Q，K，V的作用和意义

1. 捕获依赖关系：QKV计算使得模型能够捕捉输入序列内任意两元素之间的依赖关系，不论它们在序列中的距离有多远。这对于理解基于上下文的含义、处理长距离依赖等任务非常重要。

2. 动态权重分配：通过比较查询和键的相似度来动态分配注意力权重，模型可以更加关注与当前输出最相关的输入部分。这意味着模型的每一步输出都是基于输入序列中最相关信息的加权组合，从而提高了处理复杂序列数据的灵活性和效能。

3. 并行化处理：与基于循环的模型相比，QKV的计算允许模型并行处理序列中的所有元素，大幅提高了计算效率。

计算查询（Q，Query）、键（K，Key）、值（V，Value）向量在自注意力机制中是至关重要的。这些组件共同构成了注意力机制的核心，使得模型能够在处理序列数据时，动态地决定对于生成每个输出元素最重要的输入元素。

3 计算过程举例

假设我们有一个简单的句子“Thinking machines”，我们想要理解“machines”的上下文含义。在自注意力机制中，我们会对句子中的每个词进行编码，生成对应的Q、K、V向量。

• 查询（Q）：代表我们想要理解的词（例如，“machines”）的向量表示。
• 键（K）：代表句子中所有词（包括“Thinking”和“machines”）的向量表示，用于与Q进行比较。
• 值（V）：同样代表句子中所有词的向量表示，但是当计算出Q和K的相似度后，将用于加权求和，生成输出。

具体步骤如下：

1. 对于“machines”，我们计算它与句子中所有词（包括它自己）的Q和K向量之间的相似度。
2. 使用这些相似度得分来加权句子中每个词的V向量。
3. 将加权的V向量求和，得到一个新的向量，这个向量现在编码了“machines”在给定上下文中的含义。

通过这种方式，自注意力机制允许“machines”这个词不仅考虑自身的含义，还考虑到与“Thinking”这个词之间的关系，从而在句子级别上获得更加丰富和准确的表示。