贵港市网站建设_网站建设公司_Figma_seo优化

本文专为刚入门大模型的程序员和小白打造，通俗拆解Transformer中Q、K、V矩阵与Softmax机制的核心原理。Q、K、V通过线性变换将输入投影到不同语义子空间，分别承担“查询”“键”“值”的角色，助力模型全方位捕捉token间的关联；通过Q与K的点积计算语义相似度，再经Softmax转化为归一化的注意力权重，既突出关键信息又保障训练时的梯度稳定；最终用注意力权重对V进行加权求和，生成融合上下文的动态token表示，大幅提升模型的语义表达能力。

一、为什么要 Q、K、V？

假设我们有一个输入序列：

每个x_i就是一个 token 的 embedding，比如一个词、一个字、或者一个图像 patch。
如果我们直接用这些x_i之间做点积，它确实能反映出两个 token 的相关性（越大越相关），但存在两个致命问题：

1. 每个 token 的表示是静态的：输入 embedding 没有区分谁在关注别人还是被别人关注。
2. 无法表达不同的关注模式：所有 token 的关系都被一个固定空间描述，模型无法灵活学习不同角度的相似性。

于是就引出了 Q、K、V 的设计。

二、Q、K、V 的线性变换在干什么？

1.投影到不同子空间

输入的特征维度是 d_model，每个 token 的 embedding 包含所有语义信息。

直接用原始 embedding 做 Q/K/V，相当于在同一个空间计算相似度，模型无法学习不同语义关系的权重。

我们把输入 ( X ) 分别线性变换成三种表示：

• Query（查询）：表示我想关注什么信息
• Key（键）：表示我是什么样的信息
• Value（值）：表示我携带的信息内容

这三个矩阵其实是从同一个输入 (X) 投影出来的三种视角。
这一步的作用，就是让模型在不同子空间中理解 token 之间的关系。

举个简单的例子：
在一句话中，“他吃了一个苹果”，
“他”这个词（Query）可能更关注“吃”这个动词，而“吃”这个词（Key）可能更多地被名词吸引。

通过三组独立的线性变换，模型可以学习到这种不同角色的匹配关系。

所以你可以这样理解，Q 是注意力的提问方式，K 是信息的身份描述，V 是最终被提取的信息内容。

2.支持多头注意力

多头注意力把 Q/K/V 切分成多个头，每个头关注不同子空间的特征。

如果没有线性变换，每个头得到的还是原始 embedding，无法学习多角度关系。

线性投影允许每个 head独立学习一套查询/键/值表示，提升模型表达能力。

公式：

3.增加可学习参数

每个线性变换 W_Q, W_K, W_V都是可训练权重，模型可以自动学习如何对不同 token 的 embedding 做不同的查询、匹配和加权。

这使得 self-attention 不只是一个固定的相似度计算，而是一个可调节、可优化的语义匹配函数。

4.便于下游操作

QK^T 计算的是注意力权重，如果不做线性变换，模型只能依赖原始 embedding 的内积，这种相似度空间不一定适合 softmax 加权。

线性变换可以把 embedding 投影到更适合做注意力匹配的空间，提高学习能力。

三、Q 与 K 的点积

拿到 Q 和 K 后，self-attention 计算的是每个 Query 与所有 Key 的相似度：

这里的点积代表匹配程度，即：

• Q_i 表示第 i 个 token 想关注的信息；
• K_j 表示第 j 个 token 所包含的信息；
• 它们的点积越大，说明第 i 个 token 越应该关注第 j 个 token。

从计算上看，点积是将所有的对齐分量相乘并累加；从几何上看，当向量指向相似方向时，点积为正，如果向量垂直，点积为0，当向量方向相反时则为负数。

这样，我们就得到了一个注意力分数矩阵，表示每个 token 对其他 token 的注意力权重。

四、为什么要用 Softmax？

问题来了：我们已经有了相似度分数，为什么还要再过一遍 Softmax？

其实原因很简单：

1. 把“相似度”变成“权重分布”

点积结果可以是任意实数，而 Softmax 会把它们压缩到 ( [0, 1] ) 区间，并且所有权重之和为 1。
这让注意力分数能被解释为概率分布，即模型在关注谁、关注多少。

2. 放大强关注、削弱弱关注

Softmax 有指数特性，会让大的分数更大、小的分数更小，从而突出主导注意力。
这在语义建模中非常关键——模型不会平均地看所有 token，而是能聚焦重点。

2. 梯度稳定性

如果直接用点积做加权，分数可能过大或过小，导致梯度不稳定。
Softmax 保证了数值范围可控，梯度传播更平滑。

最后一步，把注意力权重乘上 Value：

就得到了每个 token 根据上下文动态加权后的新表示。

总结一下，Q、K、V 的线性变换是为了让模型从同一输入中生成不同功能的向量表示，分别负责提问、匹配和传递信息，增强模型的表达灵活性。

Softmax 的作用则是把相似度分数转成稳定的注意力分布，突出重点并保证梯度可训练。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！