,都创建 3 个向量，分别是：Q向量(query 要去查询的)，K向量(key等着被查的)，V向量(Value实际的特征信息)。...这 3 个向量是词向量分别和 3 个矩阵相乘得到的，而这个矩阵是我们要学习的参数(先初始化,然后调整),最终需要整合的是V向量 第 2 步：计算 Attention Score（注意力分数） 通过计算...如果我们计算句子中第一个位置单词的 Attention Score（注意力分数），那么第一个分数就是 q1 和 k1 的内积，第二个分数就是 q1 和 k2 的点积(内积) 第m个词(共n个词)得到n个内积...K、Q、V 矩阵的维度，这个维度需要和词向量的维度一样 num_heads：设置多头注意力的数量。...深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？
例如，“注意”和“机制”应该联系在一起，但两者都不应该与“实际”和“是”紧密联系在一起。 该机制将从输入句子的数字形式开始，即一个词嵌入矩阵 注意:词嵌入是一个词的向量表示，它包含该词的不同属性。...这些属性的一个过于简单的例子可以是情感、词性和字符数。 然后，它将初始化查询W_q、键W_k和值W_v的三个权重矩阵。...然后，我们可以计算查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V，分别作为词嵌入矩阵与W_q、W_k和W_v的点积。正如论文中所述，最初的注意力矩阵可以计算如下: ? 数学公式如下: ?...softmax结果将与V结合，为其提供基于注意力的语义结果。 但是什么是查询、键和值呢?...这种架构的好处在于，我们可以通过创建多组查询、键、值三元组(也称为多头注意)或堆叠这些注意层来捕获更复杂的语义结构。 为什么Softmax的注意力机制不够好?
我们的目标是找到一个线性变换矩阵 M，它能将这些正弦函数移动一个固定的偏移量 k: 频率 ω_i 随维度指数 i 递减，其几何级数为： 要找到这个变换矩阵，我们可以将其表示为一个包含未知系数 u_1、v...在我们以前的迭代中，我们已经生成了一个单独的位置编码向量，并在 Q、 K 和 V 投影之前将其添加到我们的 token 嵌入中。...使用字典类比，当查找一个词 (查询) 在我们的字典 (键) ，附近的词应该比遥远的词有更多的影响。...我们没有直接编码绝对位置，而是加入一个我们从频率缓慢递减的正弦函数中提取的矢量，我们切入 chase，通过将每对旋转矩阵相乘来编码相对位置。 设 q 或 k 是位置为 p 的输入向量。...通过巧妙地将我们的旋转应用于点积之前的 q 和 k 的 2D 块，并从加法转换为乘法，我们可以在评估中获得很大的性能提升。
） 解码器中的因果自注意力层（Casual attention layer） 如下图所示： 注意力机制基础 注意力机制的数学表示如下： 表达式中，Q，K和V分别指的是查询（Query），键（Key）以及值...= d['color'] 这里，查询（Q）是你要找的内容，键（K）表示字典里有什么样的信息，而值（V）则是对应的信息；在普通的字典查找中，字典会找到匹配的键，并返回其对应的值；如果查询找不到完全匹配的键...一个注意楼层就像是这样的一个模糊查找，但它不仅仅是寻找最佳键；它结合了查询（Q）和键（K）向量，来确定它们匹配的程度，也就是“注意力分数”。...然后，根据“注意力分数”对所有值进行加权平均；在注意力层中，每个位置的查询（Q）序列都提供一个查询向量，而上下文序列则充当了一个字典，每个位置提供一个键和值向量；在使用这些向量之前，注意力层会用一个全连接层对输入向量进行投影...；简单来说，它通过把查询（Q），键（K），值（V）这三个矩阵分成好几个小块，每一块称为一个“头”；每个“头”都会独立进行自注意力运算，然后把所有“头”的结果拼接在一起，再进行一次特定的变换，得到最终的输出
=False, add_zero_attn=False, kdim=None, vdim=None) 参数说明如下： embed_dim：最终输出的 K、Q、V 矩阵的维度，这个维度需要和词向量的维度一样...K、V 矩阵的序列长度是一样的，而 Q 矩阵的序列长度可以不一样。...这种情况发生在：在解码器部分的Encoder-Decoder Attention层中，Q 矩阵是来自解码器下层，而 K、V 矩阵则是来自编码器的输出。...) # 这里把 K Q V 矩阵拆分为多组注意力，变成了一个 4 维的矩阵 # 最后一维就是是用 self.hid_dim // self.n_heads 来得到的，表示每组注意力的向量长度...padding都是输入0时， # 计算出来的权重应该也是0，但是在transformer中引入了位置向量，当和位置向量相加之后，其值就不为0了，因此在添加位置向量 # 之前
、 为什么不沿键和查询应用注意力掩码？ 键、查询和值权重是否混淆了原始矩阵的序列顺序？ 所以本篇文章将通过写出矩阵来查看这些问题的细节。这样可以对掩码的工作原理有更好的了解。...注意力计算前的准备 为了准备计算注意力，我们必须首先使用加权矩阵生成键K、查询Q和值V。对于这个句子，我们想把它转换成一个4 * 2矩阵。所以每个权重矩阵的形状都是3或2。...例如下面是Q的权值矩阵QW。 将X矩阵转换为Q(查询)矩阵的权重，下面是利用QW矩阵可以得到查询矩阵Q。 计算的过程如下 现在我们有了 Q 的表示。...对于K和V也是类似的，所以我们得到了从X矩阵和相应矩阵权重计算的K，Q，V 现在我们来计算这个序列的注意力。...首先QKᵀ矩阵计算如下。 看很复杂，但是这个其实是由Q和K转置相乘得到的矩阵，我们可以把它化简成向量积的形式。并且令牌行和列，这样以帮助可视化矩阵表示的内容。
在该模型中，研究者首先使用加性注意力机制将输入注意力查询矩阵归纳为一个全局查询向量，然后通过逐元素积建模注意力键和全局查询向量之间的交互，以学习全局上下文感知的键矩阵，并通过加性注意力将其归纳为一个全局键向量...遵循标准 Transformer，每个注意力头使用 3 个独立的线性变换层将输入转换为注意力查询、键和值矩阵 Q, K, V∈R^(d×d)，即 Q = [q_1, q_2，…]，K = [k_1, k...因此，该研究首先使用加性注意力将查询矩阵总结为一个全局查询向量 q∈R^(d×d)，该向量压缩了注意力查询中的全局上下文信息。...因此，该研究使用全局查询向量和每个键向量之间的逐元素积来建模它们的交互，并将它们组合成一个全局上下文感知的键矩阵。矩阵中的第 i 个向量表示为 p_i，公式表示为 p_i = q∗k_i。...与查询 - 键交互建模类似，该研究还将全局键和每个值向量之间的元素进行乘积，以计算键 - 值交互向量 u_i，其表达式为 u_i = k∗v_i。
) 位置编码 由于注意力机制中对每个token没有序列「位置」的概念，第一个词和最后一个词在Q、K、V矩阵看来都是一样的，因此需要在查询向量中嵌入维度为[1x128]的位置编码。...，存储句子中每个位置的、对查询向量每个值的旋转角度。...键向量 键向量的计算与查询向量非常类似，也需要进行旋转位置编码，只是维度有所差异。 键的权重数量仅为查询的1/4，因为需要减少模型计算量，每个权重值被4个注意力头共享。...查询和键相乘 对句子进行「自注意力」的过程，就是将查询向量和键向量相乘，得到的QK矩阵中的每个值描述了对应位置token查询值和键值的相关程度。...值向量 值权重数量和键权重一样，都是在4个注意力头之间共享（以节省计算量）。
Performer LHS：标准注意力矩阵，其中包含每对条目的所有相似性分数，由对查询和键的 softmax 用 q 和 k 表示。...RHS：标准注意力矩阵可以通过低阶随机矩阵 Q' 和 K' 来近似，其中行编码原始查询/键的潜在随机非线性函数。...对于常规的 softmax-attention，这里的转换非常紧凑，涉及指数函数和随机高斯投影。 传统的Transformer自注意模块有Q, K, V，其中Q和K生成A，然后与V相互作用。...FAVOR+适用于注意力块，使用矩阵A的形式如下: qi/kj代表Q/K中的第i/ j个查询/键行向量，内核K定义为(通常是随机的)映射Φ: 对于Q '， K '，行分别为Φ(qi)和Φ(ki)。...右:可以通过前缀求和机制获得 LHS 的无偏近似，其中键和值向量的随机特征图外积的前缀和是动态构建的，并与查询随机特征向量左乘 获得结果矩阵中的新行。
在传统的 Transformer 层中，权重矩阵用于将 h_t 投影到查询 (Q)、键 (K) 和值 (V) 表示中。...在传统的 Transformer 层中，权重矩阵用于将 h_t 投影到查询 (Q)、键 (K) 和值 (V) 表示中。...这涉及创建专门用于携带位置信息的额外查询 (Q) 和密钥 (K) 向量。 连接：这些 RoPE 增强的 Q 和 K 向量与上投影的 Q 和 K 向量连接。 这是 MLA 中比较棘手的部分。...但是，在具有 MLA 的transformer层中，RoPE 被应用于分离新生成的查询（Q）和键（K）嵌入，并将其连接到上投影的 Q 和 K。...步骤 3.1：为 Q 生成 RoPE 嵌入 传统上，RoPE（旋转位置嵌入）会根据查询 (Q) 和键 (K) 向量在序列中的位置，对它们应用旋转矩阵。
现在处于这样一个阶段，即对提示符中的每个 token 都有一个查询向量，但是考虑单个查询向量，我们不知道其提示符中的位置。作者使用了 RoPE（旋转位置嵌入）来解决。...torch.Size ([17, 128]) 键（几乎和查询一样），键也生成维度为 128 的键向量。...([17, 128]) 每个 token 查询和键的旋转值如下，每个查询和键现在的形状都是 [17x128]。...接下来一步是将查询和键矩阵相乘。注意力得分矩阵 (qk_per_token) 的形状为 [17x17]，其中 17 是提示中 token 的数量。...在示例中，42 是「生命、宇宙和万物终极问题的答案是什么」的答案，根据《银河系漫游指南》一书，大多数现代 LLMs 都会回答 42，应该验证了整个代码。
笔者刚开始接触Self-Attention时，最大的不理解的地方就是Q K V三个矩阵以及我们常提起的Query查询向量等等，现在究其原因，应当是被高维繁复的矩阵运算难住了，没有真正理解矩阵运算的核心意义...假如上面的公式很难理解，那么下面的公式读者能否知道其意义是什么呢？ 我们先抛开Q K V三个矩阵不谈，self-Attention最原始的形态其实长上面这样。那么这个公式到底是什么意思呢？...Q K V矩阵 在我们之前的例子中并没有出现Q K V的字眼，因为其并不是公式中最本质的内容。 Q K V究竟是什么？...我们看下面的图 其实，许多文章中所谓的Q K V矩阵、查询向量之类的字眼，其来源是 与矩阵的乘积，本质上都是 的线性变换。 为什么不直接使用 而要对其进行线性变换？...当d变得很大时， 中的元素的方差也会变得很大，如果 中的元素方差很大，那么 的分布会趋于陡峭(分布的方差大，分布集中在绝对值大的区域)。总结一下就是 的分布会和d有关。
）： 3个人工定义的重要概念，查询向量，键向量，值向量 ① 查询向量（Query向量）：被用来和其它单词的键向量相乘，从而得到其它词相对于当前词的注意力得分。...② 键向量（Key向量）：序列中每个单词的标签，是我们搜索相关单词时用来匹配的对象。 ③ 值向量（Value向量）：单词真正的表征，使用值向量基于注意力得分进行加权求和。...查询向量就像一张便利贴，键向量像是档案柜中文件夹上贴的标签。当找到和便利贴上所写相匹 配的文件夹时，文件夹里的东西便是值向量。...= torch.randn(1,1,32) K = torch.randn(1,1,32) V = torch.randn(1,32,64) out = attn(Q, K ,V) print(out[...解码器结构 通过输入矩阵X计算得到Q, K, V 矩阵，然后计算 Q 和 KT 的乘积 QKT。 计算注意力分数，在 Softmax 之前需要使用 Mask矩阵遮挡住每一个单词之后的信息。
第一步是为归一化输入嵌入矩阵的每 T 列生成三个向量。这些向量就是 Q、K 和 V 向量： Q：查询向量 K：键向量 V：值向量 要生成这些向量中的一个，我们要执行矩阵-向量乘法，并加上偏置。...我们对 Q、K、V 向量中的每个输出单元重复这一操作： 我们如何处理 Q（查询）、K（键）和 V（值）向量？...查询过程： table["key1"] => "value1" 在自我关注的情况下，我们返回的不是单个条目，而是条目的加权组合。为了找到这种加权，我们在 Q 向量和 K 向量之间进行点乘。...我们将加权归一化，最后用它与相应的 V 向量相乘，再将它们相加。 自我关注 查找表： K: V: 查询过程： Q: w0 = . w1 = . w2 = ....另一个要素是，在求出点积后，我们要除以 sqrt(A)，其中 A 是 Q/K/V 向量的长度。这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。
在这个过程中，对同样的查询（Q）、键（K）和值（V）求一次注意力，得到一个输出。这种机制允许模型从不同的表示子空间在不同位置关注信息。...Key矩阵（K）：包含输入序列中各个位置的标识信息，用于被Query矩阵查询匹配。...工作原理：单头Attention通过计算每个token的查询向量与所有token的键向量的点积，并经过softmax归一化得到注意力权重，再将这些权重应用于值向量进行加权求和，从而生成每个token的自注意力输出表示...每个token对应的Query向量与每个token对应的Key向量做点积 对于输入序列中的每个token，我们都有一个对应的查询向量（Query Vector，Q）和键向量（Key Vector...输入线性变换：对于输入的Query（查询）、Key（键）和Value（值）向量，首先通过线性变换将它们映射到不同的子空间。这些线性变换的参数是模型需要学习的。
该机制目的是让模型根据输入序列中不同位置的相关性权重来计算每个位置的表示，通过计算查询和键之间的相似性得分，并将这些得分应用于值来获取加权和，从而生成每个位置的输出表示。...` Q、K和V是通过对输入序列进行线性变换得到的，通过对输入序列的每个位置应用不同的权重矩阵，将输入序列映射到具有不同维度的查询（Q）、键（K）和值（V）空间。...这样，我们就可以使用这些查询、键和值来输入到Self Attention结构计算注意力权重并生成加权表示。...给定一个输入序列X，我们可以通过线性变换得到Q、K和V： Q = X * W_Q K = X * W_K V = X * W_V 其中W_Q、W_K和W_V是可学习的权重矩阵。...使用Q、K和V的好处是，它们允许模型根据输入的不同部分对相关信息进行加权。Q用于查询输入序列的每个位置，K用于提供关于其他位置的信息，V则提供用于计算加权表示的值。
首先，我们把所有词向量放到一个矩阵 X 中，然后分别和 3 个权重矩阵 ， ， 相乘，得到 Q，K，V 矩阵。 ? 矩阵 X 中的每一行，表示句子中的每一个词的词向量，长度是 512。...Q，K，V 矩阵中的每一行表示 Query 向量，Key 向量，Value 向量，向量长度是 64。...在多头注意力机制中，我们为每组注意力维护单独的 WQ, WK, WV 权重矩阵。将输入 X 和每组注意力的WQ, WK, WV 相乘，得到 8 组 Q, K, V 矩阵。...，我们的 K、Q、V 矩阵的序列长度都是一样的。...但是在实际中，K、V 矩阵的序列长度是一样的，而 Q 矩阵的序列长度可以不一样。
Q、键矩阵K、值矩阵V。...Q，K，V三个向量矩阵，代表了对输入序列中的每个位置或词的不同信息。 Query向量 (Q)： Query向量是自注意力机制中用于询问其他位置或词信息的向量。...自注意力机制首先要计算查询矩阵Q与键矩阵K的点积： 通过计算查询 的点积，可以了解单词I与句子中的所有单词的相似度。...使用上一个子层获得的注意力矩阵M创建查询矩阵Q；使用编码器层输出的特征值R创建键矩阵与值矩阵。 计算图如下所示： 为什么要用 M 计算查询矩阵，而用 R 计算键矩阵和值矩阵呢？...因为查询矩阵是从 M 求得的，所以本质上包含了目标句的特征。键矩阵和值矩阵则含有原句的特征，因为它们是用 R 计算的。 按照公式 逐步计算 第1步是计算查询矩阵与键矩阵的点积。
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