1、独立权重矩阵的设计目的
不同任务、不同功能
Q（查询）和 K（键）在注意⼒机制中的作⽤不同。Q 代表当前词向其他词发出的"查询"，⽬的是判断当前词与其他词的相关性；K 则是其他词对这些查询的"响应"，它⽤来提供与查询匹配的线索。如果 Q 和 K 共⽤同⼀矩阵，查询和响应的表达方式会高度相似，⽆法有效捕捉不同的关系信息，影响注意⼒机制的灵活性和表达能力。
独立性提供表达多样性
通过不同的线性投影，Q 和 K 能够在不同的向量空间中表征输⼊的词。这样，Q 可以以⼀种特定的方式编码查询，⽽ K 则以另⼀种⽅式编码响应，从⽽允许模型捕捉更丰富和复杂的上下⽂信息。如果 Q 和 K 共⽤相同的权重矩阵，模型将难以灵活调整词与词之间的相关性表达。
2、为什么需要 Q、K、V（查询、键、值）三个矩阵
Q、K、V 的不同角色
Q（Query，查询）：每个词⽤ Q 来提出问题，去查询其他词和它的相关性，实际上是在当前上中，询问"哪些词与我有关系？"。Q ⽤于构建注意⼒权重，通过点积计算每个词和其他词的相关
性。
K（Key，键）：K 表⽰的是每个词的"特征描述"，⽤于和 Q 进⾏匹配。K 其实是对输⼊序列中的每个词进⾏的特征编码，它帮助模型评估每个词对其他词的"响应"能⼒，类似于如何解释输⼊词与其他词之间的关系。
V（Value，值）：V 是实际的信息载体，当 Q 和 K 建⽴了相关性后，最终取值是从 V 中提取的。注意⼒机制根据 Q 和 K 的相关性对 V 进行加权，提取出有用的信息。V 代表的是输⼊序列中的"内容"，即真正传递的信息。
Q、K、V 的协同工作
K 提供匹配标准，V 提供信息内容：Q 通过与 K 的点积计算得到各个词之间的相关性，但仅依赖 K 是无法得到最终的上下⽂信息的。K 是⽤来建⽴相关性权重的，而这些权重最终作⽤于 V，才从 V 中提取出当前词所需的上下⽂信息。因此，K 负责"衡量相关性"，而 V 则负责提供实际的上下⽂内容。
V 的必要性：虽然 K 反映了词之间的关联程度，但 V 是⽤来提供真正的上下⽂内容。如果只有 Q 和K，我们只能知道每个词与其他词的相关性，但⽆法获得与这些相关性对应的具体内容。V 是在相关性确定后，被权重加权的部分，⽣成的结果便是模型对输⼊序列的理解。
K 为什么不能完全替代 V
信息提取和相关性
是两件事K 提取的是词语之间的依赖关系，而 V 则提供了实际的内容。如果只使⽤ K，虽然模型可以知道哪些词和当前词关联，但⽆法得到对应的上下⽂信息。只有在对 V 进⾏加权时，模型才能根据与 K 计算出来的相关性提取合适的上下⽂信息。
区分关联和内容
K 负责提供与 Q 的匹配，⽽ V 则是对应的值，它们在计算中承担不同的任务。通过计算 Q 和 K 的点积，模型可以知道哪些词与当前词的关联度较⾼，但这些关联的具体信息，需要通过 V 来提供。