transformer qkv

在Transformer模型中，Query（查询）、Key（键）和Value（值）是实现注意力机制（尤其是自注意力机制）的核心组件。它们的作用是捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而使得模型能够动态地关注与当前任务最相关的部分。 ### Query、Key 和 Value 的作用 - **Query** 代表当前需要处理的位置的特征信息，用于寻找与之相关的内容。 - **Key** 是所有位置的特征表示，通过与Query进行相似度计算，来确定哪些位置的信息对当前Query更重要。 - **Value** 是每个位置的实际内容表示，最终通过加权求和的方式被选择性地传递给下一个模块。 这种机制的核心思想是：对于每一个Query，都会计算它与其他所有Key之间的匹配程度，进而得到一组权重，并将这些权重应用于对应的Values上，从而生成一个加权后的输出。 ### 实现机制 #### 1. 线性变换 在标准的Transformer架构中，输入的嵌入向量会分别通过三个可学习的线性变换矩阵 $ W_Q $、$ W_K $ 和 $ W_V $ 来生成Query、Key和Value。这一步可以表示为： $$ Q = XW_Q $$ $$ K = XW_K $$ $$ V = XW_V $$ 其中 $ X $ 是输入的嵌入向量，而 $ W_Q $、$ W_K $ 和 $ W_V $ 是训练过程中优化的参数。 #### 2. 注意力得分计算 接下来，使用Query和Key计算注意力得分（Attention Score）。通常采用点积方式，并经过缩放以防止梯度消失： $$ \text{Attention Score} = \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} $$ 这里 $ d_k $ 是Query和Key的维度，用于缩放以稳定梯度。 #### 3. Softmax 归一化 为了将注意力得分转化为概率分布，会对结果应用Softmax函数，从而获得各个位置的归一化权重： $$ \text{Weights} = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) $$ #### 4. 加权求和 最后，使用上述权重对Value进行加权求和，得到最终的输出： $$ \text{Output} = \text{Weights} \cdot V $$ ### 示例代码 以下是一个简单的PyTorch实现示例，展示了如何构建Query、Key和Value，并计算注意力得分： ```python import torch import torch.nn as nn class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_size, heads): super(SelfAttention, self).__init__() self.embed_size = embed_size self.heads = heads self.head_dim = embed_size // heads assert ( self.head_dim * heads == embed_size ), "Embedding size needs to be divisible by heads" # 定义线性变换层 self.values = nn.Linear(self.head_dim, embed_size) self.keys = nn.Linear(self.head_dim, embed_size) self.queries = nn.Linear(self.head_dim, embed_size) def forward(self, x): batch_size, seq_len, embed_dim = x.shape # 将输入分割成多个头 values = self.values(x).view(batch_size, seq_len, self.heads, self.head_dim) keys = self.keys(x).view(batch_size, seq_len, self.heads, self.head_dim) queries = self.queries(x).view(batch_size, seq_len, self.heads, self.head_dim) # 调整维度以便于计算注意力得分 values = values.transpose(1, 2) keys = keys.transpose(1, 2) queries = queries.transpose(1, 2) # 计算注意力得分 energy = torch.matmul(queries, keys.transpose(-2, -1)) / (self.embed_size ** (1/2)) # 应用Softmax函数 attention = torch.nn.functional.softmax(energy, dim=-1) # 计算加权输出 out = torch.matmul(attention, values).transpose(1, 2).contiguous() out = out.view(batch_size, seq_len, embed_dim) return out ``` ### 多头注意力机制 在实际的Transformer模型中，多头注意力机制（Multi-Head Attention）被广泛使用。其核心思想是将Query、Key和Value分成多个“头”并行处理，然后将各个头的结果拼接起来并通过一个额外的线性层进行整合。这种方法可以增强模型捕捉不同特征的能力。 ---