一文搞懂Transformer里的QKV，大模型底层逻辑不再神秘！

Transformer 爆火，QKV 是关键？

在大模型席卷而来的当下，Transformer 架构无疑是其中的中流砥柱，支撑起了诸如 GPT、BERT 等一系列大名鼎鼎的模型。要是把 Transformer 架构看作一座摩天大楼，那 QKV（Query、Key、Value，即查询、键、值）机制就是构建这座大楼的基石，它对于 Transformer 架构来说至关重要，是理解 Transformer 工作原理的核心所在。但对于很多刚接触大模型和 Transformer 架构的朋友而言，QKV 却像是一团迷雾，充满了神秘色彩，让人摸不着头脑 。那么，QKV 究竟是什么？它们在 Transformer 中又扮演着怎样不可或缺的角色？接下来，就让我们一起深入探索 QKV 的奥秘。

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什么是 Q、K、V

Query（查询）、Key（键）和 Value（值）是 Transformer 架构中自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的核心概念 ，它们本质上是由输入数据经过特定的线性变换得到的向量。

Query 的作用就像是你向模型提出的一个问题，它代表了当前需要关注或处理的元素想要获取信息的 “意愿”，用来查询其他元素与自身的相关性 。例如在处理文本 “我喜欢吃苹果，苹果很美味” 时，当模型在处理 “美味” 这个词时，“美味” 对应的 Query 向量就会去询问其他词（像 “苹果”）与它的关联程度。

Key 可以理解为是被查询的 “索引” 信息，它包含了输入序列中每个元素的特征表示，用于与 Query 进行匹配，以此来衡量不同元素之间的相似程度。简单来说，每个输入元素都有对应的 Key，通过 Query 与 Key 的对比，模型就能知道哪些元素之间关系密切。回到刚才的文本例子，“苹果” 的 Key 向量就会和 “美味” 的 Query 向量进行匹配，以此来确定 “苹果” 和 “美味” 的相关程度。

Value 则包含了输入序列中每个元素的实际信息内容，是真正要被提取和利用的信息。在注意力计算过程中，根据 Query 和 Key 的匹配结果（也就是相似度），模型会对 Value 进行加权求和，从而得到融合了相关信息的输出。在上述文本中，“苹果” 对应 Value 向量里就包含了有关苹果的具体信息，当确定了 “苹果” 和 “美味” 高度相关后，“苹果” Value 里的信息就会被提取出来参与到对 “美味” 这个词理解和处理中 。

为了更直观地理解，我们可以把 Q、K、V 的关系类比成搜索引擎的工作过程。当你在搜索引擎（如百度、谷歌）中输入一个查询词（Query），比如 “人工智能发展现状”，搜索引擎会在它庞大的网页数据库里，根据每个网页所包含的关键信息（Key，例如网页标题、关键词、正文内容等）与你的查询词进行匹配，找到那些和你查询内容最相关的网页。然后，从这些相关网页中提取出具体的文本、图片、链接等实际内容（Value）展示给你。这里，搜索引擎通过 Query 和 Key 的匹配，从 Value 中获取到了你需要的信息，就如同 Transformer 中通过 Q 和 K 的计算，从 V 中提取出关键信息一样 。

Q、K、V 的计算过程详解

了解了 Q、K、V 的基本概念后，我们再深入到它们的计算过程中去一探究竟 。在 Transformer 中，Q、K、V 是通过对输入数据进行线性变换得到的 。

假设输入序列为$X$，它的形状通常是$[batch\_size,sequence\_length,d\_model]$，其中$batch\_size$表示一次处理的样本数量，$sequence\_length$是序列的长度（比如文本中的单词数量），$d\_model$是每个元素（token）的特征向量维度 。以一个简单的文本处理场景为例，假设有一个包含 3 个单词的句子 “我 喜欢 苹果”，经过词嵌入（Word Embedding）和位置编码（Positional Encoding）后得到输入$X$，此时$batch\_size=1$（因为只有一个句子），$sequence\_length=3$（3 个单词），$d\_model$假设为 512（实际中常见的维度值） 。

接下来，通过三个不同的权重矩阵$W_Q$、$W_K$、$W_V$对输入$X$进行线性变换，从而生成 Q、K、V 。这三个权重矩阵都是模型在训练过程中需要学习的参数，它们的形状通常是$[d\_model,d\_k]$（对于$W_Q$和$W_K$）和$[d\_model,d\_v]$（对于$W_V$），这里$d\_k$和$d\_v$分别是 Query 和 Key 向量的维度、Value 向量的维度，通常$d\_k=d\_v$ 。在实际应用中，为了计算的高效性和模型性能，$d\_k$和$d\_v$的值会小于$d\_model$，比如$d\_model=512$时，$d\_k=d\_v=64$ 。

我们再结合上面 “我 喜欢 苹果” 的例子，对于输入$X$中的第一个单词 “我” 对应的特征向量$x_1$（形状为$[1,512]$，因为$batch\_size=1$），与$W_Q$（形状为$[512,64]$）进行矩阵乘法运算，得到 “我” 对应的 Query 向量$q_1$（形状为$[1,64]$） 。同理，$x_1$与$W_K$相乘得到 Key 向量$k_1$，与$W_V$相乘得到 Value 向量$v_1$ 。对句子中的每个单词都进行这样的操作，最终得到整个输入序列对应的 Q、K、V 矩阵 。

通过这样的线性变换，输入序列$X$被转化为了三个不同的表示形式 Q、K、V，它们携带了不同角度的信息，为后续自注意力机制中计算注意力分数和加权求和做好了准备 。

为什么 Transformer 需要 QKV

你可能会好奇，为什么 Transformer 要大费周章地将输入拆分为 Q、K、V 三个向量呢？其实，这背后有着深刻的设计考量，QKV 机制对于 Transformer 的强大能力起着至关重要的作用 。

从根本上来说，QKV 机制是为了增强模型对输入序列中复杂依赖关系的捕捉能力 。在自然语言处理（NLP）任务中，一个单词的含义往往不仅仅取决于它自身，还与句子中其他单词密切相关 。比如在句子 “苹果从树上掉下来，小明把它捡起来了”，“它” 指代的就是 “苹果”，模型要理解 “它” 的含义，就必须建立起 “它” 和 “苹果” 之间的关联 。在处理图像时，一个像素点的特征也可能与图像中其他区域的像素点相关 。Transformer 引入 QKV 机制，通过 Query 与 Key 的匹配计算，能够找到输入序列中与当前元素（token）最相关的部分，再结合 Value 向量提取出这些相关部分的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系 。这就好比在茫茫人海中，你要找到与自己兴趣爱好最相似的人，Query 就是你的兴趣标签，Key 是其他人的兴趣标签，通过对比 Query 和 Key，你就能找到那些和你兴趣相投的人（Value），并与他们交流互动，获取有价值的信息 。

从模型表达能力的角度来看，QKV 机制为模型提供了多个不同的视角来处理输入数据 。通过不同的权重矩阵$W_Q$、$W_K$、$W_V$对输入进行线性变换，得到的 Q、K、V 向量在不同的特征空间中，携带了输入数据不同方面的信息 。这就像从不同的角度观察一个物体，你会看到它不同的特征 。模型在计算注意力分数和加权求和时，综合考虑了这些不同视角的信息，使得模型能够学习到更丰富、更复杂的模式，大大增强了模型的表达能力 。在处理文本情感分析任务时，Q 向量可以关注单词本身的语义，K 向量可以捕捉单词之间的语法结构关系，V 向量则包含了单词的上下文信息，通过 QKV 的协同作用，模型能够更准确地判断文本的情感倾向 。

此外，QKV 机制还为 Transformer 实现多头注意力机制（Multi-Head Attention）奠定了基础 。多头注意力机制是 Transformer 的一个重要创新点，它通过并行地使用多个不同的注意力头（head），每个头都有自己独立的 Q、K、V 计算，能够同时关注输入序列的不同部分，捕捉到不同类型的依赖关系 。就好像有多个不同的探测器，每个探测器都专注于探测输入数据的某一个特定方面，最后将这些探测器的结果综合起来，得到更全面、更准确的信息 。在处理一篇新闻报道时，一个注意力头可能专注于人物关系，另一个注意力头关注事件发生的时间顺序，还有的注意力头聚焦于事件发生的地点等信息，多头注意力机制将这些不同头的结果融合，使得模型对新闻内容的理解更加深入和全面 。

QKV 在 Transformer 中的应用实例

为了让大家更清楚地了解 QKV 在 Transformer 中的实际运作，我们以机器翻译任务为例来详细说明 。假设我们要将英文句子 “Hello, how are you?” 翻译成中文 “你好，你怎么样？” 。

编码器中的 QKV

首先，输入的英文句子 “Hello, how are you?” 会经过词嵌入层和位置编码层，将每个单词转化为包含语义和位置信息的向量，形成输入序列$X$ 。然后，$X$会分别与$W_Q$、$W_K$、$W_V$进行线性变换，生成 Q、K、V 矩阵 。

在编码器的多头自注意力机制中，以其中一个注意力头为例，当计算单词 “you” 对应的输出时，“you” 对应的 Query 向量$q_{you}$会与句子中其他所有单词（包括 “Hello”、“how”、“are”、“you” 自身）对应的 Key 向量进行点积运算，得到一系列注意力分数 。这些分数表示 “you” 与其他单词之间的相关性程度，比如$q_{you}$与$k_{are}$的点积结果表明了 “you” 和 “are” 的相关程度 。然后，通过对这些注意力分数进行缩放（除以$\sqrt{d_k}$，$d_k$是 Key 向量的维度）和 Softmax 归一化处理，得到每个单词相对于 “you” 的注意力权重 。最后，根据这些注意力权重对所有单词对应的 Value 向量进行加权求和，得到 “you” 这个位置经过自注意力机制处理后的输出 。这个输出不再仅仅包含 “you” 自身的信息，还融合了句子中其他相关单词的信息，比如 “are” 的信息，因为在自然语言中 “are you” 经常一起出现，它们的相关性很强 。

编码器通过多层这样的多头自注意力机制和前馈神经网络，对输入序列进行层层编码，最终输出一个包含了整个输入句子丰富语义信息的上下文向量序列，这个序列会作为解码器的输入之一 。

解码器中的 QKV

解码器在生成翻译结果时，同样依赖 QKV 机制 。解码器以起始标记（如 “”）作为初始输入，结合编码器的输出，生成目标语言（中文）的第一个单词 。在这个过程中，解码器的第一个多头自注意力机制是掩码自注意力（Masked Self-Attention），它会防止当前位置关注后续位置的信息，保证翻译过程是从左到右依次生成的 。比如在生成第一个中文单词 “你” 时，掩码自注意力机制会确保 “你” 只能关注之前生成的起始标记 “”，而不会提前看到后续要生成的单词 。

接着，解码器的第二个多头自注意力机制是编码器 - 解码器注意力（Encoder-Decoder Attention），也叫交叉注意力（Cross Attention） 。在这里，编码器的输出作为 Key 和 Value，解码器中掩码自注意力机制的输出作为 Query 。以生成中文单词 “好” 为例，“好” 对应的 Query 向量会与编码器输出中所有单词对应的 Key 向量进行匹配计算，得到注意力分数，再经过缩放和 Softmax 处理得到注意力权重 。根据这些权重对编码器输出中对应的 Value 向量进行加权求和，这样就可以从编码器的输出中提取与生成 “好” 这个单词最相关的信息 。比如，通过这种方式，模型可以从编码器对英文 “Hello” 的编码信息中获取与 “好” 相关的语义，因为 “Hello” 和 “你好” 在语义上是对应的 。

然后，经过前馈神经网络和一系列的处理，最终通过线性层和 Softmax 函数计算出词汇表中每个单词作为下一个输出的概率，选择概率最高的单词作为当前位置的输出 。如此循环往复，直到生成结束标记（如 “”），完成整个翻译过程 。

通过这个机器翻译的实例可以看出，QKV 机制贯穿了 Transformer 编码器和解码器的整个工作流程，在捕捉输入序列内部依赖关系、融合相关信息以及生成目标序列等方面都发挥着关键作用，是 Transformer 能够在机器翻译等自然语言处理任务中取得卓越性能的重要保障 。

写在最后

通过上面的介绍，相信大家对 Transformer 里的 QKV 有了较为深入的理解。QKV 作为 Transformer 自注意力机制的核心，通过独特的设计和计算方式，让 Transformer 拥有了强大的长距离依赖捕捉能力和卓越的模型表达能力，在自然语言处理、计算机视觉等众多领域都取得了令人瞩目的成果 。

如果你对 Transformer 和注意力机制感兴趣，不妨进一步深入学习相关的理论知识，尝试阅读经典论文《Attention Is All You Need》，并动手实践一些 Transformer 相关的代码，相信你会有更多的收获 。随着技术的不断发展，Transformer 架构也在持续演进，新的变体和应用不断涌现，深入理解 QKV 将为你探索这些前沿技术奠定坚实的基础 。