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万物都有裂痕，那是阳光照进来的地方

                                                —— 25.3.24

在Transformer架构中，

Q：Query向量代表当前正在处理的词（或位置）在句子中的角色或意图。它用于从句子的其他部分查找相关信息，即模型需要“查询”的内容。

K：Key向量代表句子中每个词的重要性或相关性。它与Query进行比较，计算相似度得分，以确定哪些词对当前处理的词（Query）最重要。

V：Value向量包含句子中每个词的实际信息内容。它根据Query和Key的相似度得分进行加权求和，生成当前词的输出表示。

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示例：翻译任务

​编码器：源语言句子（如中文）通过编码器生成Key和Value向量。

​解码器：目标语言句子（如英文）通过解码器生成Query向量。​

注意力计算：解码器的Query与编码器的Key计算相似度得分，得到注意力权重。

加权求和：注意力权重与编码器的Value相乘，生成目标语言的词向量

Query：目标语言的词向量，表示当前需要翻译的内容。​

Key：源语言的词向量，表示句子中每个词的相关性。

Value：源语言的词向量，表示实际的信息内容。

通过Q、K、V的协同工作，Transformer模型能够捕捉源语言和目标语言之间的语义关系，生成准确的翻译结果