可以实现对不同位置的值向量进行加权求和
时间: 2025-02-02 16:12:23 浏览: 69
在Transformer模型中,计算Q(Query)、K(Key)和V(Value)向量之间的相似度是关键部分。这通常用于自注意力机制中,目的是赋予输入序列中每个元素不同的权重,以便更好地关注与查询相关的部分。具体来说:
1. **相似度计算**[^1]:Q和K向量的相似度(如点积或余弦相似度)反映了它们在概念上的匹配程度。这些相似度分数衡量的是查询与每个可能的关键信息之间的关系。
2. **缩放分数**:由于Q和K向量的维度较高(比如d维),当进行点积时,最大值会随着维度增加而线性增长。通过将相似度得分除以一个缩放因子(通常取√d),可以确保分数保持在一个相对稳定的范围内,这样在后续的softmax操作中不会导致梯度消失问题。
3. **注意力权重**:softmax函数应用于缩放后的相似度分数,生成一组概率分布,代表了对于每个V向量,查询应该给予多大的注意力。这些注意力权重会被用来加权V向量,得到加权求和后的输出,这个输出包含了当前位置与整个序列交互后的表示。
示例代码(简化版本):
```python
# 假设我们有Q, K, V三组向量
Q = ... # (batch_size, seq_len, d)
K = ... # 同上
V = ... # 同上
# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = torch.matmul(Q, K.permute(0, 2, 1)) / np.sqrt(d)
# 应用softmax
attention_weights = nn.Softmax(dim=1)(similarity_matrix)
# 对V向量加权求和
context_vector = torch.bmm(attention_weights, V) # batch_size x 1 x d
```
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