在 Transformer 架构里，多头注意力机制是相当关键的部分，它能让模型从不同的表示子空间来捕捉特征。下面为你详细介绍其中的 K、Q、V 矩阵：

在 Transformer 架构里，多头注意力机制是相当关键的部分，它能让模型从不同的表示子空间来捕捉特征。下面为你详细介绍其中的 K、Q、V 矩阵：

核心概念阐释

1. Query(Q)：它起着 “查询” 的作用，负责与键进行匹配，目的是找出需要关注的位置。
2. Key(K)：其功能是 “标识”，也就是为每个输入创建一个标识，方便进行匹配。
3. Value(V)：它是 “信息载体”，会根据注意力权重来聚合信息。

数学表达

注意力机制的计算可以用这个公式表示： \(\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\) 这里面：

• Q 的维度是 [batch_size, num_heads, seq_len, dim]。
• K 和 V 的维度通常是 [batch_size, num_heads, seq_len, dim]。
• \(\sqrt{d_k}\) 是缩放因子，引入它是为了防止点积结果过大。

多头注意力的运作流程

multi-head-attention多头注意力机制的Python实现

V1

代码解释

1. 初始化部分：
   • 确定每个头的维度 head_dim。
   • 构建线性变换层，用于生成 Q、K、V 矩阵。
   • 计算缩放因子 scale，以此来稳定梯度。
2. 前向传播过程：
   • 借助线性层生成 Q、K、V。
   • 把张量重塑成多头的形式，方便并行计算。
   • 计算注意力分数并应用缩放。
   • 应用掩码（在解码器的自注意力中会用到）。
   • 利用 softmax 函数得到注意力权重。
   • 通过加权聚合得到上下文向量。
   • 最后经过线性层输出结果。

关键要点

• 并行计算：多个头能够同时关注不同位置的信息，增强了模型的表达能力。
• 缩放操作：\(\sqrt{d_k}\) 这一缩放因子能有效防止梯度消失。
• 掩码机制：在解码器里，会使用因果掩码来保证模型只关注序列中已经出现的 token。

这个实现和 Transformer 论文《Attention Is All You Need》里的描述是相符的，是现代 NLP 模型的重要组成部分。