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在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM），比如GPT-3和BERT，彻底改变了机器理解和生成人类语言的方式。这些模型的核心理念是QKV（Query、Key、Value）和多头注意力机制。一开始听起来很神秘，我也花了几周时间才弄明白。
以下是论文中的解释。
查询（Q）： 代表模型当前关注的项目。 在序列中，查询就像对特定元素提出问题。 键（K）： 代表序列中模型可能关注的所有项目。 键是查询用来比较的对象，以确定应该给予多少注意力。 值（V）： 每个键都与一个值相关联。 一旦模型确定了哪些键是重要的（基于查询），就会使用相应的值来构建输出。 嗯，这还是有点难以理解。我们来看个例子。
对我们来说，"Tom is going to fish at the river bank"这句话很容易理解。为了让计算机理解它，我们需要将每个词编码成数字，这叫做词嵌入。假设在一个简单的六维空间中，单词"River"可以表示为词嵌入-0.9, 0.9,-0.2, 0.4, 0.2, 0.6。那些"相似度"较高的词会彼此靠近。例如，第1组）River、Fish和Fishman，第2组）Hospital、PostOffice和Restaurant。当我们尝试确定"Bank"这个词的位置时，就变得有趣了。它是一个多义词，可以根据所在句子的上下文有不同的解释。它应该更接近第1组还是第2组呢？
现在，我们再看看这句话，
Tom is going to fish at the river bank.
当我们读到它时，我们知道"bank"不可能是取钱的地方。为什么呢？好吧，单词"River"和"Fish"的存在对我们理解上下文的贡献更大，相比之下其他词的贡献较小。因此，它们应该有较高的注意力分数，并且与"bank"更接近。
计算机如何确定应该更多地关注"River"和"Fish"而不是其他词呢？这就是Q（Query）和K（Key）的用武之地。它们是两种线性变换，帮助回答这个问题：在这个句子中，词语之间的相似度分数是多少？
首先，它们的输入都是相同的输入嵌入（我们先不考虑位置嵌入），假设有6个维度，如下图所示。
输入嵌入 对输入嵌入应用K和Q的线性变换，
输出经过MatMul、Scale、Mask和SoftMax的步骤，得到注意力权重，然后与V进行MatMul。然后我们得到最终输出，即值的加权和，其中权重由每个键与查询匹配的程度决定。因此，与原始嵌入相比，新的嵌入更多地捕捉了上下文关系。
例如，单词"bank"与"bank"、"river"和"fish"有最高的注意力分数。因此，模型会更多地关注这些输入词。
为什么我们要经历这个复杂的QKV转换呢？
如果我们被要求描述图片中的内容，我们的大脑不会从左上角一个像素一个像素地扫描，而是会立即关注场景中最突出的元素，比如画面中的男孩。这个过程既高效又有效，展示了注意力的力量。
如果你把QKV视为一组线性投影，代表所谓的注意力头，那么多头注意力就是拥有多组QKV并将输出串联起来。拥有多个头的好处是，它允许我们找到不同的相似性方面。例如，一个头可能专注于附近的名词，而另一个可能关注动宾关系。回到上面的图片，一个"头"可能检测到男孩，另一个看到球。
这就是QKV和多头注意力的直观解释。如果你想了解它的数学部分，"Attention Is All You Need"这篇原始论文是一个很好的起点。祝你学习愉快！