2023/05学习笔记_transformer qkv

1.1 transformer中，QKV是怎么得来的？

在 Transformer 模型中，Q、K、V 分别代表 Query（查询）、Key（键）、Value（值）。这些是在 Transformer 的自注意力（Self-Attention）机制中使用的，这种机制允许模型对输入序列中的每个元素分配不同的注意力。

在自注意力机制中，输入首先被映射成三个不同的向量：Query、Key 和 Value。这个映射通常是通过将输入向量与相应的权重矩阵进行点乘来实现的。

假设我们的输入是一个矩阵 X，其维度为 (n, d)，其中 n 是序列长度，d 是输入向量的维度。我们有三个权重矩阵 W_Q, W_K 和 W_V，它们的维度都是 (d, d_k)，其中 d_k 是 Q、K、V 向量的维度。那么我们可以通过以下方式计算 Q、K、V：

Q = X * W_Q
K = X * W_K
V = X * W_V
这里的 “*” 表示矩阵乘法。得到的 Q、K、V 都是 (n, d_k) 维度的矩阵。

之后，这些向量会被用来计算每个元素与其他元素的注意力分数，从而决定模型对每个元素的关注度。

需要注意的是，这里描述的是一个简化的版本。在实际的 Transformer 模型中，通常会有多头注意力（Multi-Head Attention），即这一过程会被并行地进行多次，然后将结果拼接起来。这样可以让模型从不同的表示空间捕捉到输入的不同特征。

1.2 如何理解n和d？

n 代表序列长度。也就是说，在输入的数据序列中，有多少个元素或者说有多少个时间步。比如说，如果我们在处理一个有 100 个单词的句子，那么 n 就是 100。

d 代表特征维度或者说是向量的维度。这是每个元素或者每个时间步的数据向量的大小。在自然语言处理的任务中，我们通常会把每个单词转换成一个固定大小的向量，比如使用词嵌入（word embedding）技术。如果我们使用的词嵌入向量的大小是 300，那么 d 就是 300。

所以，如果我们有一个由 100 个单词组成的句子，每个单词被转换成一个 300 维的向量，那么输入矩阵 X 的维度就是 (100, 300)，也就是说 n=100, d=300。

1.3 W_Q, W_K 和 W_V是如何确定的？

在 Transformer 模型中，W_Q，W_K 和 W_V 是三个权重矩阵，它们用于将输入矩阵 X 转换为 Query（Q），Key（K）和 Value（V）矩阵。这些权重矩阵的初始值通常是随机设置的。

在训练过程中，这些权重会根据反向传播和梯度下降（或者其他优化算法）进行调整，以最小化模型的预测与实际目标之间的差距。这是一个迭代的过程，每一次迭代都会使用一批新的训练样本，这样模型就可以学习到更多的数据分布特征。

这意味着 W_Q，W_K 和 W_V 并不是预先确定的，而是在模型训练过程中学习得到的。它们的值取决于训练数据和模型的具体结构（比如隐藏层的数量、每层的大小等）。

这些权重矩阵的目标是将输入矩阵转换为能够反映其内在结构和特征的 Q，K，V 矩阵。这样，模型就能够更好地理解输入数据，并做出更准确的预测。