qkv网络训练时，Wq和 Wk和 Wv 矩阵需要调整来变化，但是词token的向量值也要同时随训练变化吗

qkv网络训练时，Wq和 Wk和 Wv 矩阵需要调整来变化，但是词token的向量值也要同时随训练变化吗:"

简单直接的回答是：是的，词 token 的向量值（通常称为词嵌入）也需要随着训练一起调整变化。

在Transformer模型（以及绝大多数神经网络）的训练过程中，所有可训练的参数 都会通过反向传播和梯度下降进行更新。这包括 Query、Key、Value 的权重矩阵（Wq,Wk,WvWq,Wk,Wv），也包括输入层的词嵌入矩阵。

为了让你更清晰地理解这个过程，可以从以下几个层面来看：

在模型初始化时，词嵌入通常是一个形状为 [vocab_size, hidden_dim] 的矩阵（即查表）。

刚开始： "苹果"这个词对应的向量是随机初始化的（或者用预训练向量初始化），它并不包含真正的语义信息。
训练中： 当模型计算损失（Loss）并反向传播时，梯度不仅会更新 Wq,Wk,WvWq,Wk,Wv，也会更新词嵌入矩阵。这意味着"苹果"这个词的向量会逐渐被调整，使其在高维空间中更接近"水果"、"公司"等相关概念的语义位置。

可以把整个过程想象成一个加工流水线：

如果只调整 Wq,Wk,WvWq,Wk,Wv 而不调整词向量，相当于只改进机器，却要求原材料一开始就是完美的------这在现实中几乎不可能，因为随机初始化的词向量本身质量很差。

在反向传播中，这两类参数都会被调整，但它们负责的任务不同：

更新词嵌入矩阵 ：负责学习词的静态语义（比如"苹果"和"香蕉"的关系）。
更新 Wq,Wk,WvWq,Wk,Wv ：负责学习上下文动态语义（比如在句子"他咬了一口苹果"中，模型需要知道"苹果"在这里指的是食物，应该去关注"咬"这个词）。

虽然在标准的训练流程中两者都更新，但在特定场景下会有例外：

冻结层（Freezing）： 在迁移学习或微调时，如果数据集非常小，为了防止过拟合，有时会把词嵌入层冻结（即设置 requires_grad=False），只训练上层的 Wq,Wk,WvWq,Wk,Wv 和其他参数。但这是训练技巧，并非模型运行的默认原理。
预训练模型： 如果你加载 BERT 或 GPT 这样的预训练模型，里面的词嵌入矩阵已经是预训练好的。在你进行下游任务微调时，默认情况下这些词向量依然会继续微调（虽然只进行微小的变动）。

总结：

在端到端的训练中，词 token 的向量值（词嵌入） 和 Wq,Wk,WvWq,Wk,Wv 矩阵 是同时、协同变化的。它们共同构成了模型需要学习的参数。