👨⚕️主页： gis分享者👨⚕️感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅!👨⚕️收录于专栏：AI大模型原理和应用面试题文章目录一、🍀回答重点二、🍀扩展知识一、🍀回答重点在 self attention（自注意力机制）中，K（Key）和 Q（Query）主要是用来衡量输入序列中各个元素之间的相似度和相关性。具体来说，query（Q）向量用于表示查询，key（K）向量用于表示我们用来比对的键，通过计算 query 和 key 的点积，我们可以得到一组注意力权重（attention weights）。这些权重表示了查询和每个键之间的相关性，权重越高，表示查询与键越相关。最终，这些权重用于加权求和 value（V）向量，得到最终的输出。二、🍀扩展知识1）更详细的过程解释： 自注意力机制中的基本步骤如下：线性变换： 原始输入序列通过线性变换产生 Q、K 和 V 矩阵。这些线性变换一般是通过权重矩阵 Wq、Wk 和 Wv 实现的，即 Q = XWq, K = XWk, V = XWv。计算注意力得分： 对于 Query 向量 Q 和 Key 向量 K，计算他们的点积（类似余弦相似度），然后缩放（除以sqrt(d_k)），得出一个注意力得分矩阵。Softmax 归一
