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福田专门做网站推广公司,ui设计 国外网站,成品网站 免费试用,建设网站需要提前准备的条件写在前面 作为一名40岁的程序员#xff0c;我学习大语言模型的过程充满挫折。看了无数篇文章#xff0c;都在说Query是查询#xff0c;Key是键#xff0c;Value是值——然后呢#xff1f;然后就没了。公式倒是列了一大堆#xff0c;但**为什么要这么设计我学习大语言模型的过程充满挫折。看了无数篇文章都在说Query是查询Key是键Value是值——然后呢然后就没了。公式倒是列了一大堆但**为什么要这么设计它们到底在干什么**始终是一团迷雾。直到最近通过一系列苏格拉底式的对话我才真正理解了这个机制的本质。这篇文章我想用最直白的方式把这个理解分享出来。如果你也曾困惑过希望这篇文章能帮到你。一、从最简单的问题开始问题为什么需要 Attention假设我们有一句话猫吃鱼在 GPT 模型里每个字一开始都有一个固定的 Embedding向量表示embedding_table { 猫: [0.2, 0.5, 0.3, ...], // 4096维向量 吃: [0.3, 0.8, 0.1, ...], 鱼: [0.1, 0.2, 0.9, ...], }问题来了这个固定的embedding[吃]在任何句子里都一样“猫吃鱼” →[0.3, 0.8, 0.1, ...]“不吃鱼” →[0.3, 0.8, 0.1, ...]“我想吃” →[0.3, 0.8, 0.1, ...]但显然吃在这三个句子里的含义是不同的在猫吃鱼中吃是主动语态强调动作在不吃鱼中吃被否定了在我想吃中吃还没发生是意愿模型需要一种机制让吃的表示能够根据上下文动态调整。这就是 Attention 机制的核心目标融合上下文信息。二、第一个关键洞察数据库查询的类比先看一个熟悉的场景假设你在写代码要从数据库里找数据SELECTvalueFROMproductsWHEREcategoryelectronics;这里发生了什么你有一个查询条件“我要找电子产品”数据库有很多键每条记录的 category 字段比对查询条件和键看哪些匹配返回匹配的值商品信息Attention 机制和这个过程惊人地相似Attention 的数据库查询对于句子猫吃鱼当我们处理吃这个字时1. Query (查询) 吃问周围有哪些字和我相关 2. Key (键) 每个字回答我是什么特征 - 猫说我是动物 - 吃说我是动作 - 鱼说我是食物 3. 比对相似度就像 SQL 的 WHERE 匹配 吃的查询 vs 每个字的键 - 和猫的相似度0.6主语和动词相关 - 和吃的相似度1.0自己 - 和鱼的相似度0.8宾语和动词相关 4. Value (值) 根据相似度提取每个字的信息 - 从猫提取 0.6 份信息 - 从吃提取 1.0 份信息 - 从鱼提取 0.8 份信息 5. 融合 吃_new 0.6×猫_info 1.0×吃_info 0.8×鱼_info结果“吃的新表示融合了猫”主语和鱼宾语的信息现在它不再是孤立的吃而是猫吃鱼语境下的吃三、Q/K/V 的本质是什么它们不是三个独立的东西这是最大的误区很多文章把 Q/K/V 分开讲让人觉得它们是三个完全不同的概念。真相它们是同一个 Embedding 的三种不同投影视角# 假设吃的原始 Embedding 是vec_吃[0.3,0.8,0.1,0.5]# 简化为4维# 通过三个不同的镜片矩阵看它Q_吃vec_吃 W_Q# 查询视角我要找什么[0.5,0.2]# 投影到2维简化K_吃vec_吃 W_K# 被查视角我的特征是什么[0.7,0.3]V_吃vec_吃 W_V# 内容视角我能提供什么信息[0.4,0.9]形象比喻想象你是吃这个字Query查询你戴上需求眼镜去看别人判断谁能帮助我理解自己Key键你戴上特征标签让别人看你告诉他们我有这些特点Value值你准备好信息包裹一旦别人需要就把内容给他四、完整流程一步一步看发生了什么场景处理猫吃鱼中的吃Step 1: 准备 Q/K/V# 三个字的原始 Embeddingvec_猫[0.2,0.5,0.3,0.1]vec_吃[0.3,0.8,0.1,0.5]vec_鱼[0.1,0.2,0.9,0.4]# 吃生成自己的 Query我要找什么Q_吃vec_吃 W_Q[0.5,0.2]# 所有字生成 Key我有什么特征K_猫vec_猫 W_K[0.3,0.6]K_吃vec_吃 W_K[0.7,0.3]K_鱼vec_鱼 W_K[0.4,0.8]# 所有字准备 Value我能提供什么信息V_猫vec_猫 W_V[0.8,0.2]V_吃vec_吃 W_V[0.4,0.9]V_鱼vec_鱼 W_V[0.6,0.7]Step 2: 计算相似度注意力分数# 吃的 Query 和所有 Key 做点积相似度score_猫Q_吃 · K_猫0.5×0.30.2×0.60.27score_吃Q_吃 · K_吃0.5×0.70.2×0.30.41score_鱼Q_吃 · K_鱼0.5×0.40.2×0.80.36# 解读# 吃和自己最相关0.41# 其次是鱼0.36因为是宾语# 然后是猫0.27这一步回答周围哪些字和我相关相关程度多少Step 3: Softmax 归一化转化为权重scores[0.27,0.41,0.36]# Softmax转化为概率分布和为1weightssoftmax(scores)[0.24,0.38,0.38]# 解读# 从猫提取 24% 的信息# 从吃提取 38% 的信息# 从鱼提取 38% 的信息这一步回答我应该从每个字那里拿多少信息Step 4: 加权求和融合信息# 用权重提取每个字的 Value吃_new0.24× V_猫0.38× V_吃0.38× V_鱼0.24×[0.8,0.2]0.38×[0.4,0.9]0.38×[0.6,0.7][0.192,0.048][0.152,0.342][0.228,0.266][0.572,0.656]结果吃_new不再是孤立的吃它融合了猫主语和鱼宾语的信息现在它理解了这是猫在吃吃的是鱼五、为什么要用三个矩阵一个常见的疑问“既然都是从同一个 Embedding 来的为什么不直接用原始向量计算相似度为什么要多此一举用 W_Q、W_K、W_V”答案投影到不同的语义子空间类比1人际交往场景公司团建 你作为员工 - Query 视角找人聊天 我想找懂技术的人聊聊架构 - Key 视角被找 我是后端工程师擅长数据库优化 - Value 视角提供信息 我可以分享一些 PostgreSQL 调优经验 注意 - 你找人的标准Query≠ 你的标签Key - 你的标签Key≠ 你能提供的具体内容Value 三个视角是独立的类比2搜索引擎用户搜索如何学习 Python Query用户意图 - 想要入门教程 - 难度初学者友好 - 形式视频或文档 网页的 Key索引标签 - 标题Python 零基础教程 - 标签编程、教程、入门 - 热度高 网页的 Value实际内容 - 详细的课程大纲 - 代码示例 - 练习题 匹配逻辑 用户的 Query 和网页的 Key 匹配 → 决定是否推荐 如果匹配返回网页的 Value → 实际内容Attention 中的作用# 为什么不直接用原始向量# 方案A直接用 Embedding不好scorevec_吃 · vec_猫# 问题混淆了多种语义# - 词性相似度# - 语义相似度# - 上下文相关性# 全部杂糅在一起# 方案B用 Q/K/V 投影好Q_吃vec_吃 W_Q# 专注上下文查询K_猫vec_猫 W_K# 专注句法特征V_猫vec_猫 W_V# 专注语义内容scoreQ_吃 · K_猫# 好处清晰分离不同语义维度六、训练时发生了什么矩阵 W_Q、W_K、W_V 是怎么来的一开始随机初始化# 训练开始时矩阵是随机的W_Q[[随机,随机,...],[随机,随机,...],...]# shape: (4096, 4096)W_K[[随机,随机,...],...]W_V[[随机,随机,...],...]# 此时计算的 Attention 是毫无意义的训练过程通过梯度下降学习# 简化的训练流程for样本in海量数据:# 1. 前向传播输入猫吃鱼Q,K,V计算(输入,W_Q,W_K,W_V)输出Attention(Q,K,V)预测最终层(输出)# 2. 计算损失真实答案鱼被吃了# 或其他任务loss损失函数(预测,真实答案)# 3. 反向传播关键梯度loss.backward()# 计算出# - ∂loss/∂W_QW_Q 应该怎么调整# - ∂loss/∂W_KW_K 应该怎么调整# - ∂loss/∂W_VW_V 应该怎么调整# 4. 更新矩阵W_Q-学习率 × ∂loss/∂W_Q W_K-学习率 × ∂loss/∂W_K W_V-学习率 × ∂loss/∂W_V训练后学到了有意义的模式# 训练数十亿个样本后矩阵学到了W_Q 的作用-把 Embedding 投影到上下文依赖空间-例动词的 Query 会关注名词主语、宾语 W_K 的作用-把 Embedding 投影到句法特征空间-例名词的 Key 会标记我是主语/宾语W_V 的作用-把 Embedding 投影到语义内容空间-例提取词的核心语义信息 这些都是模型自己学出来的 我们不需要手动设计规则。七、推理时发生了什么关键区别参数固定 vs 中间结果动态# 推理时使用训练好的模型输入猫吃鱼# Step 1: 查 Embedding 表固定vec_猫embedding_table[猫]# ← 训练好的固定vec_吃embedding_table[吃]# ← 固定vec_鱼embedding_table[鱼]# ← 固定# Step 2: 计算 Q/K/V动态Q_吃vec_吃 W_Q# ← W_Q 固定但 Q_吃 是新算的K_猫vec_猫 W_K# ← 动态K_吃vec_吃 W_K# ← 动态K_鱼vec_鱼 W_K# ← 动态# ... V 同理# Step 3: 计算注意力分数动态scoresQ_吃 [K_猫,K_吃,K_鱼]^T# ← 新计算# Step 4: Softmax动态weightssoftmax(scores)# ← 新计算# Step 5: 加权求和动态吃_newweights [V_猫,V_吃,V_鱼]# ← 新计算# 关键# - 所有参数W_Q, W_K, W_V, Embedding表都固定# - 所有中间结果Q, K, V, scores, weights都是动态计算的# - 不同输入句子 → 不同的 Q/K/V → 不同的注意力模式形象比喻Attention 机制 一副固定的眼镜 训练阶段 - 打磨镜片调整 W_Q, W_K, W_V - 目标让眼镜能正确识别相关性 推理阶段 - 镜片固定不再改变 - 用这副眼镜看不同的句子 - 每次看到的相关性模式不同因为输入不同 例子 - 猫吃鱼 → 吃关注猫和鱼 - 不吃鱼 → 吃关注不否定 - 想吃鱼 → 吃关注想意愿 眼镜参数是同一副但看到的东西注意力模式不同八、多头注意力为什么要8个头一个自然的延伸# 到目前为止我们讲的是单头注意力# 一个 Q/K/V 投影一次 Attention 计算# 但 GPT 实际用的是多头注意力Multi-Head Attention# 8 个头 8 组独立的 Q/K/V 矩阵head_0:W_Q_0,W_K_0,W_V_0# 关注主谓关系head_1:W_Q_1,W_K_1,W_V_1# 关注动宾关系head_2:W_Q_2,W_K_2,W_V_2# 关注修饰关系head_3:W_Q_3,W_K_3,W_V_3# 关注语义相似...head_7:W_Q_7,W_K_7,W_V_7# 关注其他模式为什么需要多个头类比多角度观察场景你要了解一个人 单头注意力一个视角 - 只看工作能力 - 结论这个人很优秀 多头注意力多个视角 - 头0工作能力 → 优秀 - 头1沟通能力 → 一般 - 头2团队协作 → 很强 - 头3创新思维 → 中等 - ... 融合后的理解更全面Attention 中的应用句子猫吃鱼 Head 0句法头 - 吃关注猫主语权重高 - 吃关注鱼宾语权重高 Head 1语义头 - 吃关注鱼动作对象权重极高 - 猫关注鱼猎物关系权重中等 Head 2距离头 - 每个词关注相邻词权重高 - 捕捉局部模式 ... 最后融合 8 个头的输出 吃_final concat([head_0_output, head_1_output, ..., head_7_output]) W_O九、常见误区和澄清误区1“Q/K/V 是三种不同的数据”❌错它们都来自同一个 Embedding只是经过不同矩阵投影。✅正确理解同一个数据的三个视角查询视角、特征视角、内容视角误区2“Attention 权重是训练出来的”❌错注意力权重是实时计算的每次输入都不同。✅正确理解训练的是W_Q、W_K、W_V 矩阵参数实时计算的是注意力权重根据输入动态变化误区3“Self-Attention 就是自己和自己算”❌部分错虽然叫 Self-Attention但每个词会和所有词包括自己计算。✅正确理解“Self” 指的是在句子内部vs Cross-Attention 跨句子每个词都会关注整个句子的所有词误区4“Value 包含了所有信息”❌错Value 是 Embedding 的压缩/投影不是全部信息。✅正确理解Value 是经过筛选的信息投影到更小维度比如 4096 → 512只保留对当前任务有用的信息十、总结一张图理解 Q/K/V输入句子猫吃鱼 ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ Embedding 表固定 │ │ 猫: [0.2, 0.5, 0.3, ...] (4096维) │ │ 吃: [0.3, 0.8, 0.1, ...] │ │ 鱼: [0.1, 0.2, 0.9, ...] │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌──────────┼──────────┐ ↓ ↓ ↓ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ × W_Q │ │ × W_K │ │ × W_V │ ← 固定矩阵 └────────┘ └────────┘ └────────┘ ↓ ↓ ↓ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ Query │ │ Key │ │ Value │ ← 动态计算 └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │ │ │ ┌─────┘ │ │ │ │ ↓ ↓ │ ┌──────────────┐ │ │ Q · K^T │ ← 相似度计算 │ (scores) │ └──────────────┘ ↓ ┌──────────┐ │ Softmax │ ← 归一化为权重 └──────────┘ ↓ ┌──────────┐ │ weights │ └──────────┘ │ │ │ └──────────────┐ ↓ ↓ ┌──────────────────────────┐ │ weights · Value │ ← 加权求和 │ (融合上下文的新表示) │ └──────────────────────────┘十一、给程序员的类比总结如果你是程序员可以这样理解classAttention: Attention 机制 一个软性的数据库 JOIN 操作 def__init__(self):# 这些是训练学到的查询语言self.W_QTrainableMatrix()# 定义如何提问self.W_KTrainableMatrix()# 定义如何索引self.W_VTrainableMatrix()# 定义返回什么内容defforward(self,embeddings): embeddings: 句子中所有词的向量 [batch, seq_len, dim] # Step 1: 生成查询、键、值Qembeddings self.W_Q# 我要找什么Kembeddings self.W_K# 我能被怎么找到Vembeddings self.W_V# 我包含什么信息# Step 2: 计算相似度软匹配scoresQ K.T/sqrt(dim)# 除以 sqrt(dim) 防止梯度消失# Step 3: Softmax转化为概率分布weightssoftmax(scores)# 每行和为1# Step 4: 加权求和提取信息outputweights Vreturnoutput# 核心洞察# 1. 传统 JOIN硬匹配相等或不等# 2. Attention软匹配相似度 0-1 之间# 3. 结果每个词都融合了相关词的信息十二、下一步学什么如果你已经理解了 Q/K/V可以继续探索多头注意力Multi-Head Attention为什么需要 8 个头每个头学到了什么位置编码Positional Encoding“猫吃鱼” vs “鱼吃猫” 怎么区分Attention 没有顺序感位置编码怎么补上Masked AttentionGPT 怎么做到只看前文不看后文训练和推理的区别Cross-AttentionEncoder-Decoder 中的跨序列注意力机器翻译怎么用 Attention写在最后回顾我的学习过程最大的障碍不是数学公式而是缺少直觉。很多文章直接抛出公式Attention(Q,K,V) softmax(QK^T/√d_k)V但没有解释为什么要这么设计直觉上在干什么和已知概念如数据库查询有什么联系希望这篇文章能帮助和我一样的学习者建立起对 Attention 机制的直觉理解。记住学习 AI 不是比谁记住更多公式而是谁真正理解了背后的思想。如果这篇文章对你有帮助欢迎分享给其他正在学习 AI 的朋友。让我们一起打破看起来懂了其实没懂的魔咒。