多头注意力机制中QKV的详细解析

多头注意力机制中QKV的详细解析

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/zengxiaojian2/article/details/144158244

在多头注意力机制中，Q（Query）、K（Key） 和 V（Value） 是用于计算注意力权重和生成输出的三个重要向量。它们的具体定义和作用如下：

Q、K、V 的定义

1. Query (Q): 查询向量，用于表示当前要关注的信息。每个注意力头会根据输入序列生成自己的查询向量。Q 向量用于与K 向量进行相似度计算，以确定哪些值（V）应该被关注。

2. Key (K): 键向量，代表输入序列中每个元素的特征。每个输入元素都有一个对应的 K 向量，Q 与 K 的相似度决定了该元素对当前查询的重要性。

3. Value (V): 值向量，实际包含的信息。每个 K 向量都有一个对应的 V 向量，最终的输出是通过加权求和 V 向量得到的，其中权重由 Q 和 K 的相似度决定。

Q、K、V 的生成过程

在多头注意力机制中，Q、K 和 V 是通过对输入序列进行线性变换生成的。具体步骤如下：

1. 输入嵌入: 输入序列首先被转换为嵌入向量 XX。

2. 线性变换:

• 对于每个注意力头，输入 XX 会经过三个不同的线性变换，分别生成 Q、K 和 V：
  $$Qi = XW^Q_i, \quad Ki = XW^K_i, \quad Vi = XW^V_i$$
  这里，$W^Q_i$、$W^K_i$、$W^V_i$ 是第 i 个头的可学习参数矩阵。

3. 多头处理: 通过这种方式，每个头都能生成独立的 Q、K 和 V，从而在不同的子空间中学习特征。

多头注意力中的信息捕捉

1. 并行处理: 多个注意力头能够同时处理输入序列的不同部分。例如，一个头可能关注局部上下文，而另一个头则可能关注长距离依赖关系。这种并行处理使得模型能够从多个角度理解数据。

2. 特征多样性: 由于每个头有独立的权重矩阵，它们在训练过程中会学习到不同的信息特征。这种学习是自适应的，模型会根据任务需求调整各个头的关注点，从而捕捉到如语法结构、语义角色等不同类型的信息。

3. 集成输出: 最后，所有头的输出会被拼接并通过一个线性层进行融合，这样可以将来自不同头的信息整合在一起，从而形成更全面、更丰富的上下文表示。

总结

Q、K 和 V 是多头注意力机制中用于计算注意力的重要组成部分。通过独立的线性变换生成这些向量，并结合多个注意力头的并行处理能力，模型能够有效地捕捉到输入序列中的多样化信息。这种设计不仅提升了模型对复杂模式和关系的理解能力，也增强了其在各种自然语言处理任务中的表现。

既然多头注意力的qkv都是输入向量 X线性变换而来的，那怎么保证最后有区分性呢？

这个问题非常重要！确实，Q（query）、K（key）和V（value）都是从同一个输入向量 XXX 通过线性变换得到的，那么如何保证它们在实际运算中能够体现出不同的作用和功能呢？下面从多个角度来解答：

1.通过不同的线性变换保证区分性

虽然 Q、K、V 都是由同一个输入向量 XXX 得到的，但它们是通过不同的线性变换权重WQW^QWQ、WKW^KWK、WVW^VWV
得到的：
$$Q = XW^Q, \quad K = XW^K, \quad V = XW^V$$
这些权重矩阵 WQW^QWQ、WKW^KWK、WVW^VWV 是独立学习的参数，因此它们可以学习到不同的特性，从而使得 Q、K 和 V 在特征空间中具有不同的表征能力。

• Query (Q)会学习到适合表达“我需要什么”的特征。
• Key (K)会学习到适合表达“我有什么”的特征。
• Value (V)会学习到适合表达“我能提供什么信息”的特征。

不同的线性变换权重矩阵是关键，它们使得 Q、K、V 在功能上能够区分开来。

2.多头机制进一步增强区分性

在多头注意力（Multi-Head Attention）中，Q、K、V 会被分成多个头，每个头使用一组独立的权重矩阵 WiQW^Q_iWiQ 、WiKW^K_iWiK 、WiVW^V_iWiV 进行变换：
$$\text{head}_i = \text{Attention}(XW^Q_i, XW^K_i, XW^V_i)$$
每个头可以学习到不同的关注模式，从而在不同的子空间中对输入序列进行建模。

• 例如，有的头可能专注于短距离依赖，有的头可能专注于长距离依赖。
• 通过拼接这些头的输出并进行线性变换，模型可以综合不同头的特性，从而进一步提升区分能力。

3.注意力机制本身的区分性

注意力权重是通过 QQQ 和 KKK 的点积计算得到的，相当于在特征空间中比较 Query 和 Key 的相似性：
$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) V$$

• Query 和 Key 通过点积捕获序列中元素之间的关系。
• Value 则提供了具体的内容信息，经过权重加和后输出。
  这种机制让模型能够基于输入序列元素的关联性动态调整输出，而不是简单地依赖输入特征本身。

4.训练过程中的自适应学习

在训练过程中，模型会根据损失函数的反馈动态调整 WQW^QWQ、WKW^KWK、WVW^VWV 的参数：

• W^Q会被优化为提取出与任务相关的关键特征（例如，捕捉句子的核心信息）。
• W^K 会被优化为突出Query 所关心的特性。
• W^V 会被优化为提供与任务相关的内容信息。

通过这种自适应的学习过程，Q、K、V 的功能逐渐分化并优化，从而在具体任务中表现出良好的区分性。

5.残差连接和后续层的作用

在 Transformer 中，多头注意力的输出会通过残差连接和后续的前馈网络进一步处理：
$$\text{Output} = \text{LayerNorm}(X + \text{MultiHead}(Q, K, V))$$

• 残差连接允许模型直接保留输入特征，与注意力的输出特征进行融合。
• 后续的前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）进一步对不同位置的特征进行非线性变换，增强了模型对输入的区分能力。

这意味着，即使多头注意力本身的区分性有限，后续的网络结构仍能进一步提升模型的表达能力。

6.对比其他模型的注意力机制

相比普通的单头注意力，多头注意力通过多个子空间的分解和组合，使得 Q、K、V 的区分性更强：

• 单头注意力可能会受到特征空间表达能力的限制。
• 多头注意力则通过多个头的并行计算，极大增强了模型捕捉复杂关系的能力。

总结

Q、K 和 V 的区分性主要来源于以下几个方面：

1. 独立的线性变换权重（WQW^QWQ、WKW^KWK、WVW^VWV）。
2. 多头机制，在不同子空间中建模不同的特性。
3. 注意力机制本身，通过 Query 和 Key 动态计算相关性。
4. 自适应学习，通过优化过程让 Q、K、V 的功能逐渐分化。
5. 残差连接和后续层，进一步增强模型的表达能力。

这些机制共同作用，确保了多头注意力在处理复杂序列任务时能够有效地捕捉和区分特征。

在多头注意力机制中，每个注意力头通过对输入序列进行线性变换生成自己的查询向量（Query），键向量（Key）和值向量（Value）。以下是这一过程的详细解释：

生成查询向量的过程

1. 输入嵌入: 输入序列首先被转换为嵌入向量 XX。这些嵌入可以是词嵌入（Word Embeddings），通常是通过查找预训练的词向量或使用随机初始化的嵌入矩阵来获得。

2. 线性变换: 对于每个注意力头，输入 XX 会经过三个不同的线性变换，分别生成 Query、Key 和 Value 向量。具体来说，对于第 ii 个注意力头，生成 Query 向量的公式为：
   $$Qi = XW^Q_i$$
   其中，$W^Q_i$ 是第 i 个头的可学习权重矩阵。类似地，Key 和 Value 向量的生成公式为：
   $$Ki = XW^K_i, \quad Vi = XW^V_i$$

3. 多个头: 假设有 hh 个注意力头，每个头都有独立的权重矩阵。这意味着对于每个头，Query、Key 和 Value 的生成都是独立的，从而使得每个头能够在不同的子空间中学习特征。

确保不同特征关注

1. 独立性: 每个注意力头使用不同的权重矩阵进行线性变换，这种独立性确保了每个头可以学习到不同的信息表示。例如，一个头可能专注于捕捉句子的语法结构，而另一个头则可能关注于词汇之间的语义关系。

2. 多样化的信息捕捉: 在计算注意力时，每个头会根据自己的 Query 向量与所有 Key 向量计算注意力分数。由于 Query 和 Key 的生成是基于不同的权重矩阵，因此它们之间的相似度计算会导致不同的注意力分布。这种差异使得每个头能够关注输入序列中的不同部分。

3. 训练过程中的学习: 在训练过程中，模型通过反向传播算法更新权重矩阵。每个注意力头根据其计算出的损失函数独立地调整其权重，从而使得不同头能够逐渐学习到不同的信息特征。由于损失函数会引导模型朝着减少误差的方向调整参数，因此每个头能在一定程度上自我优化，关注于对任务最有用的信息。

总结

通过对输入序列进行线性变换生成 Query、Key 和 Value 向量，并结合多个注意力头的并行处理能力，Transformer 模型能够有效地从多个角度理解输入数据。这一机制不仅提升了模型对复杂模式和关系的理解能力，也增强了其在各种自然语言处理任务中的表现。