transformer 中 查询(query)、键(key)、和数值(value)向量

在Transformer模型中，自注意力机制的关键概念之一是查询（query）、键（key）、和数值（value）向量。这些向量在自注意力机制中起着重要的作用，帮助模型计算每个token与其他token之间的注意力权重，并最终生成加权表示。

让我来解释一下这些向量的作用：

1. 查询（Query）向量：

- 查询向量是用来衡量当前位置对其他位置的重要性。在自注意力机制中，每个输入token都会通过查询向量进行表示，用来衡量该token与其他token的关联程度。查询向量将用于计算每个token与其他token的相关性，从而得到注意力权重。

2. 键（Key）向量：

- 键向量用来表示其他位置对当前位置的重要性。每个输入token都会通过键向量进行表示，用来衡量其他token对当前token的影响程度。键向量将和查询向量进行比较，以计算每个token对其他token的影响程度。

3. 数值（Value）向量：

- 数值向量是每个token的实际表示。它们将用于根据注意力权重对每个token进行加权求和，从而生成最终的表示。数值向量包含了每个token的语义信息和特征表示。

在自注意力机制中，通过计算查询、键和数值之间的关联，模型能够获得每个token与其他token之间的注意力权重，从而更好地捕捉上下文信息和语义关系。这种机制使得Transformer模型能够在处理输入序列时，更好地理解和表示序列中的信息，从而提高模型的性能。

因此，查询、键和数值向量在自注意力机制中扮演着关键的角色，帮助模型理解和处理输入序列的关系和语义信息。