企业官网建设流程全解析

海南省住房和城乡建设部网站,一微网站建设公司,wordpress主题页面底部编辑,网站建设最便宜#x1f3af; 多头#xff08;Multi-Head#xff09; 和 Q/K/V 的关系与区别 它们不是同一东西#xff0c;甚至不是同一个层次的概念。 我用一句话先总结#xff1a;Q/K/V 是注意力的“向量角色”#xff0c;多头是把这些向量“切成多份并行处理”的技巧。再展开。#…多头Multi-Head 和 Q/K/V 的关系与区别它们不是同一东西甚至不是同一个层次的概念。我用一句话先总结Q/K/V 是注意力的“向量角色”多头是把这些向量“切成多份并行处理”的技巧。再展开。 1. Q / K / V 是什么对输入 embeddings例如 patch embedding做三个线性变换Q X W_Q K X W_K V X W_V其中QQuery问“我应该关注谁”KKey告诉“我是谁”VValue携带“我要被取走的内容”→ 每个 patch 都会生成一个 Q、一个 K、一个 V。这是注意力机制最基本的三组向量。跟“多头”还没关系。 2. 多头Multi-Head是什么多头是把 Q/K/V分成多份子空间让注意力在不同子空间中并行学习不同的关系。图示Embedding size 768 num_heads 12 每个 head 维度 64多头注意力真正做的事情W_Q 被复制 12 套不同的权重 W_K 被复制 12 套不同的权重 W_V 被复制 12 套不同的权重也就是说不是一个 Q而是 12 个 Q每个在 64 维空间不是一个 K而是 12 个 K不是一个 V而是 12 个 V 3. 关系图超级直观单头注意力1 个 headX → Q,K,V → dot → softmax → output多头注意力12 个 head┌─ Q1,K1,V1 ─→ Attention ─┐ ├─ Q2,K2,V2 ─→ Attention ─┤ X → Linear → ├─ Q3,K3,V3 ─→ Attention ─┤ → concat → Linear → 输出 └─ ... 到 Q12,K12,V12─┘也就是说Q/K/V 是基础角色Multi-head 是“并行运行多个注意力”的结构它们不冲突。 4. 多头为什么要多个 Q/K/V因为每个 head 学到的关系都不同Head 1 → 水平局部关系Head 2 → 垂直关系Head 3 → 颜色/纹理Head 4 → 大范围结构Head 5 → patch 边缘信息Head 6 → 对角方向…如果只有一个 attention head模型只能学到一种空间结构。多个 head 就像让网络同时拥有多个不同角度的视野。 5. 多头与 Q/K/V 的核心区别总结概念含义Q/K/VAttention 的基本向量Query/Key/Value多头Multi-Head使用多组 Q/K/V 并行地做注意力Q/K/V 是向量多头是结构。← 最重要 6. 更直白一句话理解Q/K/V 就是数学“角色”多头就是“复制多个不同版本的 Q/K/V各自负责不同维度的注意力”。 7. 用例子更通俗解释一下假设模型想理解一张图片如果只有 1 个 head你只有 1 套 Q/K/V → 只能看一种关系比如只看到水平的信息如果有 12 个 head你有 12 套 Q/K/V → 每套学习不同关系Head1: 水平线条 Head2: 垂直线条 Head3: 大规模轮廓 Head4: 局部纹理 Head5: 远距离关系 Head6: 颜色对比 ...这样变得远比单头强。 最终 ultra-summary超级简洁版Q/K/V attention 的三种向量基础角色 Multi-Head 多套 Q/K/V 并行学习多种关系