注意力机制里的qkv——目前讲解得最清晰的注意力机制

现在我们来用一个小小的文本例子，看看注意力到底是如何改变信息表示的。

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💬 例子：一句话 “The animal didn’t cross the street because it was too tired.”

我们要理解这句话中 “it” 指的是什么。
直觉告诉你，“it” 是指 “the animal” 而不是 “the street”。
而注意力机制，神奇的地方就在于：模型能自动学出这种语义依赖！

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⚙️ 一、输入表示（词向量）

假设我们把句子拆成 tokens：
["The", "animal", "didn't", "cross", "the", "street", "because", "it", "was", "too", "tired"]

每个词有一个向量表示，例如（简化为二维）：

表格

 

词	向量 (embedding)
The	[0.2, 0.1]
animal	[0.9, 0.8]
street	[0.7, 0.1]
it	[0.5, 0.5]
tired	[0.1, 0.9]

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🔁 二、计算 Self-Attention（理解 “it”）

当模型在处理当前位置 “it” 时：

• 它会生成一个 Query 向量 Q₍ᵢₜ₎。
• 同时，每个词也都有自己的 Key 向量 K（即它“展示给别人看”的信息）。

然后模型计算每个 Key 对 “it”的相关程度：

表格

 

被关注的词	相似度(Q·Kᵀ)	含义
The	0.2	几乎不相关
animal	0.9	非常相关
street	0.1	不相关
it	1.0	自身最相关
tired	0.3	稍有关系

Softmax 之后得到注意力权重：

表格

 

词	注意力权重
The	0.05
animal	0.45
street	0.02
it	0.4
tired	0.08

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🧩 三、加权求和（汇聚语义）

然后将这些权重乘以它们各自的 V（Value 向量）——
也就是每个词真正包含的语义特征。

加权求和之后，“it”的新表示中：
-来自 “animal” 的特征占了近一半；
-来自 “it” 自身占了 0.4；
-几乎不受 “street” 影响。

最终结果表示：

“it” 的含义 ≈ “animal” 的语义。

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🌈 四、这体现了注意力的关键特点

表格

 

特点	说明
动态性	不同位置的 Query（例如 “it” 或 “street”）会关注不同词。
信息聚合	当前词的表示由全局上下文加权求和得到。
可解释性	你能可视化看到 “it” 关注了哪几个词。

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🧭 换句话说：

注意力机制让模型在“理解一个词时”，不只是看它自己，而是去找句子里谁和它最有关系。

 

从零开始构建大模型一书中讲解得最清晰：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

理由，点积还有一个几何等价定义：
a⋅b=∥a∥⋅∥b∥⋅cosθ
θ：它们之间的夹角

点积大（特别是正且接近最大值） ⇒ 向量方向接近 ⇒ 相似度高
点积接近 0 ⇒ 向量近乎正交 ⇒ 基本无关
点积为负 ⇒ 向量方向相反 ⇒ 语义上可能“对立”

如果我们先把向量都归一化为单位向量：点积 = 余弦相似度（cosine similarity）。因此，点积天然就能用来表示“方向相似度”；
这就是为什么在机器学习中，用「点积」衡量相似性是非常自然又高效的做法。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

其实自注意力机制核心总结下来就是：

为了实现一个根据上下文变动的注意力向量数值。步骤：

传统embedding计算向量 --》两两计算相似度 --》获得当前单词和所有单词的权重 --》加权求和 --》即可获得当前单词（q）的注意力向量

 

为了让模型可以学习更新，所以引入了Wq、Wk，Wv，使其可以学习更新，因此QKV：

无非就是上面简单计算里引将原始的了embedding经过了Wqkv以后进行了一次神经网络的转换而已。