3. 注意力计算细节

• 缩放点积注意力 Scaled Dot-Product Attention：

• 通过缩放因子 ：防止点积结果过大导致 softmax 梯度消失。
• 加权聚合 Value：用注意力权重对 Value 加权求和，得到当前位置的上下文表明。权重越大，对应位置的 Value 对当前输出的贡献越大。

4. QKV 的物理意义

Q、K、V 是注意力机制中 三个核心向量，本质是对输入序列的 不同视角表明：

• Q（Query）：通过输入数据 X 与权重矩阵 W_Q 相乘生成的向量，用于“主动查询”其他位置的信息。
• K（Key）：通过输入数据 X 与权重矩阵 W_K 相乘生成的向量，用于“提供匹配依据”（与Query计算类似度）。
• V（Value）：通过输入数据 X 与权重矩阵 W_V 相乘生成的向量，用于“携带实际信息”（注意力加权后聚合的值）。

注意：这里的X指的是输入的token矩阵，即“原始输入内容”，列如下文中的“The cat sat on the mat.”。

类比理解，想象在搜索引擎中：

• Query = 你的搜索关键词
• Key = 网页的标题 / 标签（与 Query 匹配）
• Value = 网页的实际内容（匹配后返回的内容）

示例句子：The cat sat on the mat.

• 当处理 sat 时，Q（sat 的向量）会与 K（The, cat, sat, on, the, mat 的向量）计算类似度。
• 结果可能：cat 和 mat 的权重较高（语法主语和地点）。
• 最终输出是这些位置的 Value 的加权组合

这里需要解释一点，大模型属于生成式模型，相当于从前面的词推后面的词，因此前面的词相当于是Q，后面的候选集是K，最终实际得到的值就是V。相当于给定查询词Q，从一堆词里找出后继概率最大的一个词。

三、Transformer 工作原理

1. 编码阶段

• 输入序列通过编码器层层传递，每层提取不同层次的上下文特征，输入为K、V矩阵。
• 自注意力机制捕捉序列内任意两个词的关系（无论距离远近）。

2. 解码阶段

• Q 来自解码器输入，解码器通过掩码自注意力生成目标序列。
• 编码器 – 解码器注意力将源语言信息对齐到目标语言（类似机器翻译中的对齐机制）。

3. 计算过程

QKV 的生成，Q、K、V 通过对输入向量 线性变换 得到：

• 输入序列：（n 为序列长度，d 为向量维度，即X为n个d长度的数组）
• 参数矩阵：（ 为 Q/K/V 的维度）
• 计算方式：

关键点：

• Q、K、V 共享同一输入，但通过不同权重矩阵提取不同特征。
• 在自注意力中，Q、K、V 均来自同一输入；在编码器 – 解码器注意力中，Q 来自解码器，K/V 来自编码器。

四、为什么需要 Q、K、V 三个向量？

1. 分离匹配与内容

Key 和 Query 负责 匹配关系（哪些位置相关），Value 存储 实际信息（相关位置的内容）。若只用 Q 和 K，模型无法区分 “匹配权重” 和 “信息内容”。

2. 增强表达能力

通过不同权重矩阵（(W^Q, W^K, W^V)），模型可学习 多组匹配规则和信息提取方式。

3. 支持多头注意力

每个注意力头有独立的 Q、K、V 变换，捕捉不同语义关系（例如局部依赖、长程依赖、指代关系等）。

五、关键创新点

1. 多视角学习：不同头关注不同语义或语法关系（如局部依赖、长程依赖、指代关系等）。
2. 性能提升：自注意力可并行处理所有位置，训练速度显著提升，可以比较方便增加参数规模，乃至大规模集群化，提升表达能力。
3. 可解释性：注意力权重可视化（例如显示模型关注哪些词）。

应用场景

• 自然语言处理：DeepSeek、豆包等大模型预训练模型均基于 Transformer。
• 多模态任务：文本 – 图像生成（如可灵）、视频理解等。

总结：

Transformer的出现具有划时代的意义，在我看来这个意义不亚于人类发现了相对论，打开机械智能进化的大门，硅基生命们开始从无意识状态，逐渐汇聚成有意识状态。当然，目前说已经突破了“智能奇点”还为时尚早，但是毫无疑问，人工智能超大规模并行化时代的开启，大大加速了这一进程。

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