Transformer动画讲解 - 注意力工作原理（Q、K、V）

主要观点总结

本文主要介绍了Transformer模型中的注意力工作原理，通过Q（Query）、K（Key）、V（Value）的计算过程详细解释了自注意力机制。文章以一个句子为例，说明了如何通过自注意力机制找到句中特定词的形容词，并解释了多头自注意力机制的应用。

关键观点总结

关键观点1: 注意力工作原理Q、K、V在Transformer模型中的角色和计算过程。

Q、K、V分别代表查询、键值和值，是构成自注意力机制的关键部分。通过线性变换生成Q、K、V向量，然后进行自注意力计算，得到每个token的注意力权重。

关键观点2: 自注意力机制如何通过Q、K、V找到特定词的形容词。

以句子“一只蓬松的蓝色生物在郁郁葱葱的森林中游荡”为例，通过自注意力机制，可以找到特定词“creature”的形容词“fluffy”和“blue”。

关键观点3: 多头自注意力机制的应用。

在实际应用中，Transformer模型通常会使用多头自注意力机制，即并行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。

文章预览

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tok ………………………………