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在自注意力机制中，查询向量Q、键向量K和值向量V是三个核心组件。它们都是通过对输入向量进行线性变换得到的。输入向量分别乘以三个不同的权重矩阵，生成对应的Q、K、V向量。
注意力分数的计算包含四个关键步骤。首先，查询向量Q与所有键向量K进行点积运算，得到相似度分数。然后对分数进行缩放，除以键向量维度的平方根。接着应用Softmax函数将分数转换为概率分布，得到注意力权重。最后用这些权重对值向量V进行加权求和，得到最终的输出向量Z。
让我们具体看看Q、K、V向量的作用。查询向量Q代表当前正在处理的位置，它会去寻找序列中与之相关的信息。键向量K代表序列中的所有位置，用于与查询向量进行匹配，计算相关性程度。值向量V携带着实际的信息内容，会根据计算出的注意力权重进行加权求和，形成最终的输出表示。
现在让我们看看自注意力机制的完整数学表达。首先，输入矩阵X分别与三个权重矩阵相乘，得到查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V。然后应用注意力公式：先计算Q与K转置的乘积，除以键向量维度的平方根进行缩放，再通过Softmax函数得到注意力权重，最后与值矩阵V相乘得到输出。这个公式完整地描述了自注意力机制的计算过程。
总结一下，自注意力机制通过Q、K、V三个向量实现了序列内部的信息交互。它具有并行计算、捕获长距离依赖、动态权重分配等优势，广泛应用于Transformer、BERT、GPT等现代深度学习模型中。这种机制让模型能够更好地理解序列中各元素之间的关系，是现代自然语言处理和计算机视觉领域的重要技术基础。