transformer
假设我们有以下句子：“我去东北大学。”
在这个句子中，我们想要理解“去”这个动作与句子中其他部分的关系。在注意力机制中，我们通常会为句子中的每个单词生成q、k、v向量。
查询向量（q）：这是当前单词的表示，用于查询其他单词的相关性。如果我们正在处理“去”这个单词，那么“去”的嵌入向量就是q。
键向量（k）：这是其他单词的表示，用于与q进行比较，以确定它们与当前单词的相关性。在这个例子中，我们可以为“东北大学”生成一个k向量。
值向量（v）：这是其他单词的表示，用于在确定了相关性之后提供信息。同样地，“东北大学”的嵌入向量可以是v。
现在，让我们通过一个具体的例子来理解这个过程：
假设我们有以下简化的向量表示：
- “去”的q向量：[0.2, 0.3, 0.5]
- “东北大学”的k向量：[0.1, 0.4, 0.5]
- “东北大学”的v向量：[0.5, 0.2, 0.3]
注意力机制通过计算q和k之间的相似度来工作。一种常见的方法是使用点积来计算相似度，然后通过softmax函数进行归一化，得到一个注意力分数：
[ \text{Attention}(q, k) = \text{softmax}\left(\frac{q \cdot k^T}{\sqrt{d_k}}\right) ]
其中 (d_k) 是k向量的维度。
对于我们的例子：
[
\text{Attention}([0.2, 0.3, 0.5], [0.1, 0.4, 0.5]) = \text{softmax}\left(\frac{0.20.1 + 0.30.4 + 0.5*0.5}{\sqrt{3}}\right)
]
计算这个值，我们得到一个注意力分数，这个分数告诉我们“去”与“东北大学”的相关性有多强。
最后，我们使用这个注意力分数来加权v向量，以得到最终的输出：
[ \text{Output} = \text{Attention} \cdot v ]
在这个例子中，输出将是一个加权的“东北大学”的表示，这个表示考虑了“去”与“东北大学”之间的关系。
通过这种方式，注意力机制允许模型动态地关注输入序列的不同部分，这对于理解句子的语义非常有帮助。
在Transformer的注意力机制中，Q（Query）、K（Key）和V（Value）的生成并不是直接与特定的单词一一对应的，而是通过将输入序列中的所有词向量（如嵌入表示）通过线性变换映射得到的。
但如果我们尝试从理解注意力机制的角度，对这句话进行编码，并假设 “去” 是 Q（Query） 的一部分，那么我们可以试着解释一下在这种上下文中的 K 和 V 分别代表什么。
假设：
- Q（Query） 是“去”，代表我们要寻找与动作“去”相关的信息。
- K（Key） 是每个词的“键值”，用于帮助找到相关的上下文信息，与查询Q进行比较，用来决定哪些词是重要的。
- V（Value） 是每个词对应的信息“值”，这些值通过注意力机制中的权重加权后，决定最终输出的表示。
在 “我去东北大学” 这句话中，假设“去”是我们的 Query，可以这样推测：
K（Key）：
- 每个词都被映射为K，包括“我”、“去”、“东北大学”。Key代表这些词的特征向量，它们会与Q（“去”）做点积运算，计算每个词与“去”的相关性。
- 在这种情况下，可能“东北大学”的Key会与“去”的Query更加相关，因为“东北大学”是地点，与“去”的动作密切相关。
V（Value）：
- 每个词都有一个对应的Value（值），这些值携带了词本身的信息。
- 通过注意力机制，Key和Query的相似度（相关性）会被用于加权各个词的Value。假如“东北大学”的Key与“去”的Query有较高的相似度，那么它的Value（“东北大学”的语义信息）会得到较高的权重，进而在最后的输出中起到较大的作用。
小结：
- Q（Query）：我们希望找到与动作“去”相关的信息（“去”对应的查询向量）。
- K（Key）：每个词的Key（包括“我”、“去”、“东北大学”），用于与Query（“去”）比较，计算相关性。
- V（Value）：每个词的Value，携带词的语义信息，最终通过注意力权重来决定哪些词对输出的影响较大。
在这种简单的解释下，“去”作为Query会关注“东北大学”这个地点，因此在注意力机制中，模型可能会给“东北大学”的Key较高的权重，并从它的Value中提取出与“去”动作最相关的信息。