注意力工作原理Q、K、V
在Transformer模型中，Q（Query）、K（Key）、V（Value）的计算过程是理解自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的关键。下面我将通过一个具体的例子来详细说明这一计算过程。
注意力工作原理（Q、K、V）
一、假设条件
假设我们有一个简单的句子“a fluffy blue creature roamed the verdant forest”
（一只蓬松的蓝色生物在郁郁葱葱的森林中游荡）
，并且我们已经将这个句子转换为了一系列的token（词元），并进行了词嵌入（Word Embedding）和位置编码（Positional Encoding）的处理，得到了每个token的嵌入向量。为了简化说明，我们假设每个token的嵌入向量维度为 d_model=128。
思考问题：Any adjiectives in front of creature？（生物前面有哪些形容词？）如何通过Se lf Attention找到creature的形容词fluffy、blue？
二、Q、K、V的生成
- 生成Q、K、V向量：
- 对于每个token的嵌入向量，我们分别通过三个不同的权重矩阵（
Wq、Wk、Wv）进行线性变换，以生成对应的Q、K、V向量。 这些权重矩阵是在模型训练过程中学习得到的。 - 假设当前我们正在处理句子中的第四个token“creature ”，其嵌入向量为
E_creature。则：
- Q_creature = Wq * E_creature;
- K_creature = Wk * E_creature;
- V_creature = Wv * E_creature;
- 维度变换：
- 经过线性变换后，Q、K、V向量的维度通常与原始嵌入向量的维度相同，即128维。
三、自注意力计算
接下来，我们使用生成的Q、K、V向量来计算自注意力分数。
-
计算Q与K的点积：
-
对于句子中的每个token，我们将其Q向量与句子中所有token的K向量进行点积运算，以计算它们之间的相似度。
-
例如，对于“creature ”的Q向量
Q_creature，我们将其与句子中所有token的K向量（包括自身）进行点积，得到一个相似度分数列表。 -
creature 相似度分数列表中注意力分数最高的是fluffy、blue。
- 缩放点积注意力：
- 为了防止点积结果过大导致的梯度消失问题，我们将点积结果除以K向量的维度开方，即128开方）。
- 应用Softmax函数：
- 将缩放后的相似度分数通过Softmax函数进行归一化处理，使得所有分数的和为1，从而得到每个token对当前token的注意力权重。
- 加权求和V向量：
- 最后，我们使用得到的注意力权重对V向量进行加权求和，以得到当前token的自注意力输出。
- Any adjiectives in front of creature？ 第四个token“ creature ”的自注意力输出为fluffy、blue。
四、总结
Any adjiectives in front of creature？（生物前面有哪些形容词？） 通过上述步骤，我们计算了句子中每个token的自注意力输出，从而 通过Self Attention找到creature的形容词fluffy、blue。
Self Attention对于Transformer模型来说是非常重要的 ，因为它允许模型在处理每个token时考虑到句子中其他所有token的信息，从而捕捉到词与词之间的上下文关系。
需要注意的是，上述过程是在单个头的自注意力（Single-Head Self-Attention）下进行的。 在实际应用中，Transformer模型通常会使用多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，即并行地执行多个自注意力过程，并将结果拼接起来，以进一步增强模型的表达能力。
参考资料