第 2 章：Q、K、V 从哪里来，WQ 又是什么

你问“这一步是在算WQ还是算q”，说明必须先分清规则与本次结果。下面保留原回答中三个阶段的拆分，但先补上Q/K/V为什么分成三个角色。

2.1 同一个输入，经过三个不同的变换

Transformer 不会直接使用原始 $x_i$ 计算所有关系，而是先进行三个线性变换：

$\boxed{ \begin{aligned} Q&=XW_Q\\ K&=XW_K\\ V&=XW_V \end{aligned} }$

其中 $W_Q,W_K,W_V$ 都是训练得到的参数矩阵。

你可以把它理解为：同一个向量经过三种不同的线性变换，得到三种不同用途的表示。

向量	英文	可以怎么理解
Q	Query（查询）	我需要寻找什么信息？
K	Key（键）	我具有什么信息可供匹配？
V	Value（值）	我实际可以传递什么信息？

举个医学语言的例子。

当模型处理「黑便」时，可能需要关注「华法林」这个词，因为两者之间存在与出血相关的联系。

那么：

「黑便」的 Query 可能与「华法林」的 Key 高度匹配。
这种匹配会产生较大的注意力权重。
「华法林」的 Value 就会更多地参与「黑便」的新向量的构造。

这是机制上的示意，并不意味着模型内部真的有一个人为设定的「出血维度」。

这里用“黑便”读取“华法林”，说的是黑便已经作为输入出现之后的表示更新；若要在它尚未出现时预测它，应使用前一个“出现”位置的最终表示。这两个时刻不要混淆。

2.2 第一阶段：计算本次的 q、k、v

假设某个 Token 的原始向量是 $x_i$ 。

首先通过矩阵变换：

$\boxed{ \begin{aligned} q_i&=x_iW_Q\\ k_i&=x_iW_K\\ v_i&=x_iW_V \end{aligned} }$

这里有两类不同的东西：

$W_Q,W_K,W_V$ ：模型通过训练学到的参数矩阵，在一次普通推理过程中保持不变。
$q_i,k_i,v_i$ ：根据当前输入计算出来的向量，会随着输入的 Token 及其表示改变。

因此， $W_Q$ 是用于计算 $q_i$ 的矩阵，二者不是同一个东西。

图2：参数矩阵是规则，q/k/v是本次输入经过规则算出的结果。

2.3 一个小计算，看清 WQ 与 q 的区别

假设某行输入为：

$x_i=(2,1),\qquad W_Q=\begin{bmatrix}1&0\\0&3\end{bmatrix}.$

则 $q_i=x_iW_Q=(2,3)$ 。如果输入变为 $(1,4)$ ，WQ不变，q就变成 $(1,12)$ 。

所以WQ是一套可训练的数值规则；q是这次输入按规则算出的结果。训练更新的是WQ；下一次前向传播再用更新后的WQ算新的q。不是先单独“训练出一份固定Q”给所有输入使用。

2.4 第二阶段：使用 q、k 计算分数

这才是你选中的「Q 与 K 如何确定权重」那一步。

我们已经有了：

$q_i=x_iW_Q,\qquad k_j=x_jW_K$

现在计算：

$\boxed{s_{ij}=\frac{q_i\cdot k_j}{\sqrt{d_k}}}$

它表示第 $i$ 个 Token 的 Query 与第 $j$ 个 Token 的 Key 的匹配分数。

这里没有计算新的 $W_Q$ ，也没有计算新的 $q_i$ ，只是使用第一阶段得到的向量进行点积。

2.5 第三阶段：把分数变成比例

将分数 $s_{ij}$ 转换为：

$\boxed{a_{ij}=\frac{e^{s_{ij}}}{\sum_{l}e^{s_{il}}}}$

得到真正的注意力权重 $a_{ij}$ ，然后计算：

$z_i=\sum_j a_{ij}v_j$

2.6 遇到下标时，按谁在读、从哪里读来理解

$s_{ij}$ 中，i是当前需要读取信息的位置，j是候选提供信息的位置。 $q_i$ 属于i， $k_j$ 属于j， $a_{ij}$ 表示i分给j的比例。

例如 $a_{5,3}$ 是“出现”位置从“华法林”位置读回信息时所用的系数。它不是WQ里的第5行第3列，也不是“黑便”的输出概率。

下面先只看一个位置面对几个候选的情况，暂时不让整张矩阵掩盖每一步。

第 2 章：Q、K、V 从哪里来，WQ 又是什么 ​

2.1 同一个输入，经过三个不同的变换 ​

2.2 第一阶段：计算本次的 q、k、v ​

2.3 一个小计算，看清 WQ 与 q 的区别 ​

2.4 第二阶段：使用 q、k 计算分数 ​

2.5 第三阶段：把分数变成比例 ​

2.6 遇到下标时，按谁在读、从哪里读来理解 ​