2025-6-30

探讨Transformer中的QKV

此处是对Transformer-Transfomer Encoder Layer其中两处代码理解上存在的问题记录。

Q:在理解 Transformer 中位置编码中，为什么只有 q 和 k 加上了位置编码，而 v 没有？

A:

项目	加位置编码？	理由
Query (q)	✅ 是	决定你从哪里关注（你是谁）
Key (k)	✅ 是	决定你关注谁（他是谁）
Value (v)	❌ 否	值是用来汇总的，已通过注意力权重表示“从哪里拿”

先看代码片段（以 Encoder 为例）：

q = k = self.with_pos_embed(src, pos)  # 加上位置编码
src2 = self.self_attn(q, k, value=src, ...)[0]  # v 没有加位置编码

在自注意力机制（Self-Attention）中，q（Query）、k（Key）、v（Value）代表：

• q 和 k 决定注意力权重（即注意谁、关注多强）
• v 决定实际汇总的信息（被关注的内容）

而位置编码（pos_embed）的作用是：

告诉模型“这个特征在序列的哪个位置”。

所以：

• 给 q 和 k 加上 pos → 影响注意力权重的计算逻辑 ✅ 需要加，因为位置决定你关注谁、关注多强。
• v 不加 pos → 保持值本身纯净，只做信息传递 ✅ 不需要加，因为位置信息已经反映在了注意力权重上。

例子

假设你是学生，要从别人作业中“借鉴”：

• q 是你要查找的题
• k 是同学们的位置+题目标注
• v 是他们写的答案

你通过比对 q 和 k 确定要借鉴谁（即注意力分布） 然后把答案 v 拿来汇总。

但你只需要别人在哪儿和写了什么题（qk）来决定借鉴谁， 没必要在答案（v）中再重复位置信息。

Q:为什么这个地方src2 = self.self_attn(q, k, value=src2, attn_mask=src_mask,key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0]是[0]?

A:在下面这行代码中：

src2 = self.self_attn(q, k, value=src2, attn_mask=src_mask,key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0]

self.self_attn(...) 返回的是一个元组，包含两个元素：

1. attn_output: 自注意力机制的输出张量（就是我们想要的结果）
2. attn_output_weights: 每个注意力头的权重（可用于分析但通常不用于后续计算）

所以[0]的作用就是：只取出第一个返回值 attn_output，忽略注意力权重。

这是 PyTorch 的 nn.MultiheadAttention 的标准行为，返回 (attn_output, attn_weights)。