神经网络Transformer架构中的查询键值投影 神经网络Transformer架构中的查询键值投影是自注意力机制的核心组成部分，用于将输入向量转换为查询、键和值三个不同的表示。这些投影通过线性变换实现，使模型能够从不同角度捕捉输入之间的关系，从而支持有效的注意力计算。 基本概念与投影目的 在Transformer的自注意力中，每个输入向量（如词嵌入）需要被映射为三个独立的向量：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。 查询（Q） ：代表当前位置的“需求”，用于与其他位置的键进行匹配。 键（K） ：代表其他位置的“标识”，用于被查询检索。 值（V） ：包含实际的信息内容，当查询与键匹配时，对应的值会被加权聚合。 投影的目的是通过独立的线性变换（权重矩阵），让模型学习到如何从输入中提取与角色相关的特征。例如，对于输入矩阵 \( X \in \mathbb{R}^{n \times d} \)（\( n \) 为序列长度，\( d \) 为特征维度），投影操作定义为： \[ Q = X W_ Q, \quad K = X W_ K, \quad V = X W_ V \] 其中 \( W_ Q, W_ K, W_ V \in \mathbb{R}^{d \times d_ k} \) 是可学习的投影矩阵（\( d_ k \) 为投影维度）。 投影的数学实现与参数分离 投影通过全连接层实现，每个输入向量独立进行变换： 例如，对于输入 \( x_ i \in \mathbb{R}^d \)，其查询向量为 \( q_ i = x_ i W_ Q \)。 投影矩阵 \( W_ Q, W_ K, W_ V \) 彼此独立，确保查询、键和值关注输入的不同方面。例如，键投影可能聚焦于语法角色，而值投影可能编码语义信息。 在多头注意力中，每个头会使用独立的投影矩阵，进一步扩展模型捕捉多样关系的能力。 投影在注意力计算中的作用 投影后的查询和键用于计算注意力权重： \[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_ k}}\right) V \] 查询与键的点积（\( QK^T \)）衡量位置间的相关性，softmax将其归一化为权重。 值向量根据权重被加权求和，生成注意力输出。 投影的分离设计使模型能够动态调整查询、键和值的表示，例如在翻译任务中，查询可能关注当前待生成的词，而键可能对应源语言中的关键词。 投影的参数效率与优化 投影矩阵通常共享于同一层内的所有位置，但不同头或层使用不同参数，平衡表达力与计算成本。 投影维度 \( d_ k \) 常设置为 \( d / h \)（\( h \) 为头数），减少总参数量。例如，当 \( d=512, h=8 \) 时，\( d_ k=64 \)。 通过梯度下降学习投影矩阵，使模型自适应数据中的依赖模式，如长期依赖或局部关联。 实际应用与扩展 在编码器自注意力中，投影帮助捕捉输入内部关系（如词间依赖）；在解码器交叉注意力中，查询来自解码器，键值来自编码器，实现跨序列对齐。 高级变体如线性注意力或稀疏注意力，通过优化投影方式（如低秩近似）提升计算效率。 投影的初始化策略（如Xavier初始化）对训练稳定性至关重要，避免梯度异常。