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分享Transformer模型最核心的贡献便是注意力机制了，它允许模型在处理序列数据时能够聚焦于相关的部分，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。这就跟人去看一张照片类似，你把👀眼睛定位在哪里，那么这个地方的注意力权重就比较大。
注意力机制的基本思想是，对于输入序列中的每个位置，模型会计算该位置与其他位置的相关性权重，并将这些权重应用于对应位置的特征表示上。这样，模型可以根据不同位置之间的相关性来加权聚合信息。
在Transformer模型中，注意力机制通过使用Query-Keys-Values（QKV）的方式来实现。具体来说，对于输入序列的每个位置，我们将其特征表示分别作为Query（Q）、Key（K）和Value（V）进行线性变换，得到相应的Q、K和V向量。然后，通过计算Q和K之间的相似度，得到注意力权重。最后，将注意力权重应用于V向量上，得到加权的V向量表示。
1. QKV的概念最早出现在自注意力机制（self-attention）中，用于计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性。Transformer模型将自注意力机制应用于编码器和解码器中，以捕捉输入序列中的全局依赖关系。
2. 作用：
- Query（Q）：用于表示当前位置的特征，通过线性变换将输入序列的特征映射到Q向量空间中。Q向量用于计算与其他位置的相似度。
- Key（K）：用于表示其他位置的特征，通过线性变换将输入序列的特征映射到K向量空间中。K向量用于计算与当前位置的相似度。
- Value（V）：用于表示其他位置的特征，通过线性变换将输入序列的特征映射到V向量空间中。V向量用于根据注意力权重加权聚合信息。
通过计算Q和K之间的相似度，可以得到注意力权重，用于衡量当前位置与其他位置的相关性。这样，模型可以根据不同位置之间的相关性来加权聚合信息，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。注意力机制的引入使得Transformer模型能够处理长序列，并且在自然语言处理等任务中取得了很好的效果。#动图详解transformer模型# 当你了解了注意力机制，再去看多头注意力机制就轻而易举了#动图详解Transformer
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