Transformer里多个注意力头是怎么把QKV向量分给每个头的?

### 多头注意力机制中的QKV向量分配 在Transformer模型架构里,多头注意力机制允许模型共同关注来自不同表示子空间的信息。对于每一个头部而言,查询(Query, Q)、键(Key, K)和值(Value, V)矩阵是从输入嵌入通过线性变换获得的[^1]。 具体来说,在实现过程中,原始的词嵌入会先被映射到维度较高的空间形成高维特征表示。接着这些高维特征会被分割成多个较小的部分来分别作为各个注意头下的Q、K、V向量。这种做法不仅能够减少计算复杂度,还使得每个注意头可以专注于捕捉不同类型的关系模式[^2]。 为了更清晰地展示这一过程,下面给出一个多头自注意力层中处理QKV向量的一个简化版Python代码片段: ```python import torch.nn as nn class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_k = d_model // num_heads self.num_heads = num_heads self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model) self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model) self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model) self.out = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, q, k, v): bs = q.size(0) # 对q,k,v做线性变化并按head数量拆分 k = self.k_linear(k).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k) q = self.q_linear(q).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k) v = self.v_linear(v).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k) # 调整张量形状以便后续操作 k = k.transpose(1, 2) q = q.transpose(1, 2) v = v.transpose(1, 2) # 计算注意力分数... ``` 上述代码展示了如何在一个批次的数据上应用多头注意力机制,并且说明了怎样将输入序列转换为适合各独立注意力头使用的Q、K、V形式[^3]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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