自注意力机制：通过计算序列中每个元素之间的关系，动态调整每个元素的表示，使其能够捕获整个输入序列的上下文信息。

*注意力机制详解

自注意力机制的计算过程可以被分解为几个关键步骤。

1. 输入序列被映射到查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个向量。
2. 通过计算查询向量与所有键向量之间的点积来获得注意力得分。这些得分随后被缩放并经过Softmax函数进行归一化，以获得每个元素的注意力权重。
3. 这些权重被用来对值向量进行加权求和，生成最终的输出序列。   

Q、K、V的生成

在自注意力（Self-Attention）机制中，查询（Query，简称Q）、键（Key，简称K）和值（Value，简称V）是三个核心的概念，它们共同参与计算以生成序列的加权表示。

查询（Query，Q）

查询向量Q代表了当前元素在序列中的作用，它用于“询问”序列中的其他元素以获取相关信息。在自注意力机制中，每个元素都会生成一个对应的查询向量，该向量用于与序列中的所有键向量进行比较，以确定每个元素的重要性或相关性。

键（Key，K）

键向量K包含了序列中每个元素的特征信息，这些信息将用于与查询向量进行匹配。键向量的主要作用是提供一种机制，使得模型能够识别和比较序列中不同元素之间的关系。在自注意力中，每个元素都会有一个对应的键向量，它与查询向量一起决定了注意力分数。

值（Value，V）

值向量V包含了序列中每个元素的实际信息或特征，这些信息将根据注意力分数被加权求和，以生成最终的输出。值向量代表了序列中每个元素的具体内容，它们是模型最终用于生成输出的原始数据。

在自注意力机制中，输入序列的每个元素首先被映射到三个向量：查询（Q）、键（K）和值（V）。这一过程通常通过与三个权重矩阵的线性变换实现。具体来说，输入序列X与权重矩阵W^Q、W^K和W^V相乘，得到Q、K和V：

其中，X是输入序列，W^Q、W^K和W^V是可学习的权重矩阵。这些矩阵的维度通常是（序列长度，特征维度）乘以（特征维度，Q/K/V维度）。Q、K和V的维度是（序列长度，Q/K/V维度）。

这三个变换可以看作是对原始输入的一种重新编码，目的是从不同角度提取信息，以便后续计算注意力分数时能够更有效地捕捉到元素间的相关性。

缩放点积计算注意力得分

自注意力机制中，查询向量Q与所有键向量K之间的点积被用来计算注意力得分。为了避免点积结果过大导致梯度问题，引入了一个缩放因子1/√dk，其中dk是键向量的维度。缩放后的注意力得分计算如下：

这个操作生成了一个注意力得分矩阵，其中每个元素代表对应元素对之间的相似度。

加权求和生成输出

最后，归一化的注意力权重被用来对值向量V进行加权求和，生成最终的输出序列。输出序列的每个元素是所有值向量的一个加权和，权重由对应的注意力权重决定：

这一步骤有效地整合了序列内部的信息，使得每个元素的输出表示包含了整个序列的上下文信息。

deepseek在注意力机制中的优化

Multi-Head机制是在Self-Attention基础上的扩展，用于提升模型的表达能力。它通过多个“头”并行计算不同维度的注意力信息，使模型可以从多种角度理解序列。

（1）单个注意力头的局限性：如果只有一个头，模型只能关注序列中某一特定方面的关系，可能忽略其他重要信息。

（2）多头的优势：多个注意力头可以在不同的子空间中独立学习，这样即使是同一个输入序列，不同的头也能捕捉到不同层次的特征。最终，这些特征会被整合到一起，形成更全面的表示。

例如，在处理一句话时，一个头可能关注语法关系，另一个头可能关注语义，第三个头可能关注全局上下文。通过多头机制，模型能够同时捕获多种不同层次的信息，提高对输入序列的理解能力。

（2）无辅助损失的负载均衡策略：针对大型模型训练中常见的资源分配不均问题， DeepSeek-V3通过创新的策略确保计算资源在编码和解码阶段都能被充分利用。

（3）多Token预测目标：解码器可以一次性预测多个目标Token，提高生成速度，并在长序列生成任务中展现出明显的性能优势。