这是 BERT 模型里 Self - Attention（自注意力）机制 的计算流程图，理解它就能懂 Transformer 核心逻辑！用大白话拆解每一步：

这是 BERT 模型里 Self - Attention（自注意力）机制 的计算流程图，理解它就能懂 Transformer 核心逻辑！用大白话拆解每一步：

一、输入：L×h 的 X 是啥？

• L：序列长度（一句话拆成多少个词 / 词元，比如 “你好中国” 拆成 3 个词，L=3 ）。
• h：隐藏层维度（每个词用多长的向量表示，BERT - base 是 768 ，就像用 768 个数描述一个词的语义 ）。
• X：就是输入的词向量矩阵！比如 3 个词，每个词 768 维，X 就是 3×768 的矩阵。

二、生成 Q、K、V：为什么要乘三个矩阵？

• 目标：让模型学会 “关注谁”（比如 “中国” 要和 “你好” 关联，就得算注意力 ）。
• 操作：
  1. X 分别乘以三个权重矩阵 W^Q、W^K、W^V（形状都是 h×h ），得到：
     • Q（Query，查询）：你当前词 “要查什么”（比如 “中国” 想找相关的词 ）。
     • K（Key，键）：其他词 “有什么标签”（比如 “你好” 带的标签是 “问候” ）。
     • V（Value，值）：其他词 “具体的语义”（比如 “你好” 实际的语义向量 ）。
  2. 形状变化：X 是 L×h ，乘 h×h 的矩阵后，Q、K、V 还是 L×h（因为 L×h × h×h = L×h ）。

三、计算注意力分数：QK^T / √d_k 是干啥？

• 目标：算 “当前词和其他词的关联度”（比如 “中国” 和 “你好” 关联有多强 ）。
• 操作：
  1. Q（L×h ）和 K^T（h×L ，K 的转置 ）相乘，得到 L×L 的矩阵（因为 L×h × h×L = L×L ）。
     • 这个矩阵里的每个值，就是 “当前词的 Query” 和 “其他词的 Key” 的匹配分（比如第 3 行第 2 列，就是 “中国” 和 “你好” 的匹配度 ）。
  2. 除以 √d_k（d_k 是 K 的维度，这里就是 h ）：防止数值太大，Softmax 后梯度消失（简单说，让分数更合理，别极端 ）。

四、Softmax + 加权求和：怎么得到最终结果？

• Softmax：把 L×L 的注意力分数，转成 概率分布（每行和为 1 ，比如 “中国” 对 “你好” 的注意力概率是 0.6 ，对 “你” 是 0.2 ）。
• 加权求和：用 Softmax 后的概率，对 V（L×h ）做加权平均。
  • 比如 “中国” 要算最终向量，就用 “你好” 的 V 乘以 0.6 ，加上 “你” 的 V 乘以 0.2 … 得到一个 h 维的向量 Z 。
  • 所有词都这么算，最终得到 L×h 的输出（和输入 X 形状一样，但每个词的向量融入了 “关注谁” 的信息 ）。

总结：Self - Attention 到底在干啥？

一句话：让每个词 “看” 到句子里其他词的重要性，把这些重要信息融合到自己的向量里 。

比如 “中国” 这个词，通过 Self - Attention 发现 “你好” 和自己关联大，就把 “你好” 的语义多融合一点，最终的向量就更准确啦！

这样整个流程就串起来了：输入词向量 → 生成 Q/K/V → 算注意力分数 → 加权求和得到新向量 。这就是 BERT 能理解 “上下文关系” 的核心秘密～