自注意力当中的Q, K, V三个矩阵是从哪里来的？

[chengjun]

自注意力当中的Q, K, V三个矩阵是从哪里来的？

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在Transformer模型中，(q)（query）、(k)（key）、(v)（value） 是通过对输入序列进行线性变换得到的。

具体来说，假设输入序列经过嵌入层得到嵌入向量序列(X \in \mathbb{R}^{n \times d})，其中(n)是序列长度，(d)是嵌入向量的维度。然后，通过三个不同的线性变换矩阵(W^Q \in \mathbb{R}^{d \times d_k})、(W^K \in \mathbb{R}^{d \times d_k})、(W^V \in \mathbb{R}^{d \times d_v})，分别将嵌入向量序列映射为(Q = XW^Q \in \mathbb{R}^{n \times d_k})、(K = XW^K \in \mathbb{R}^{n \times d_k})、(V = XW^V \in \mathbb{R}^{n \times d_v})，其中(d_k)和(d_v)分别是(q)、(k)、(v)的维度。

这些线性变换的目的是将输入序列的信息投影到不同的空间中，以便模型能够更好地捕捉序列中的关系和模式。在后续的注意力计算中，(q)、(k)、(v)将用于计算注意力权重，从而实现对输入序列的加权求和，以提取有用的信息。

需要注意的是，具体的实现方式可能会因不同的Transformer变体而有所差异，但基本原理是相似的。

在 Transformer 模型中，WQ、WK、WV 这三个矩阵是模型在训练过程中学习得到的参数。

在训练开始时，这些矩阵通常是随机初始化的。然后，通过反向传播算法，根据模型的输出与目标之间的误差，来调整这些矩阵的参数，以使得模型能够更好地拟合训练数据。

随着训练的进行，模型会逐渐学习到如何根据输入序列来生成合适的 q、k、v，从而提高模型的性能。

总之，WQ、WK、WV 矩阵是模型通过学习自动调整的，以适应不同的任务和数据。

[chengjun]

Explaining self-attention in transformer by ChatGPT

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