在标准 Transformer 注意力机制中，输入向量 $ x \in \mathbb{R}^d $ 经过三个独立的线性变换得到 Query ($Q$)、Key ($K$) 和 Value ($V$)：$$$$而在启用 QKV 偏置的情况下，公式变为：$$$$其中 $b_Q, b_K, b_V$ 分别为可学习的偏置向量。这些偏置参数在模型初始化时随机设置，并随反向传播进行更新。

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