一、为什么模型需要“注意力”：解决信息过载

人一次只能聚焦有限信息，如果平均处理所有内容，容易又慢又糊。

模型也是如此：传统的 RNN 或 CNN 缺乏“聚焦能力”，只能顺序线性处理所有输入，结果信息丢失或效率下降。

✅ 注意力机制的出现，就是为了让模型知道“该重点关注什么”。

---

二、注意力机制怎么工作：主动筛选关键信息

核心思路：每个输入（Token）都会和当前语境计算“相关性”（Q-K 相似度），再分配不同的注意力权重。

⚡ 这样模型就可以“重点记住有用信息”，而不是被动存储所有内容。

---

1. 背景：词的向量表示

当你输入句子 "你 是 谁" 时，首先每个词会被转换成一个 词向量（embedding）。 比如：

• 你 → [0.2, 0.1, ..., 0.5]（维度可能是 512 或 1024）
• 是 → [0.1, 0.4, ..., 0.3]
• 谁 → [0.7, 0.2, ..., 0.1]

这个 embedding 就是词本身在向量空间里的初始表示。

---

2. Q、K、V 向量的生成

注意力机制要求每个词有 Query、Key、Value 三个向量。这是通过 三个不同的线性变换矩阵（训练过程中学习到的参数）生成的。

假设 embedding 的维度是 d_model = 512，注意力机制的内部维度是 d_k = 64：

• Query：Q = embedding × W_Q （W_Q 是 512×64 的矩阵）
• Key：K = embedding × W_K （W_K 也是 512×64）
• Value：V = embedding × W_V （W_V 也是 512×64）

所以每个词向量都会被映射成三组新的向量：Q、K、V。

这里的生成完全是一次矩阵乘法，同一句话中的所有词都是同时生成的，而不是在后面动态生成。

---

3. 为什么要三个向量

• Q (Query)：你想“问问题”的能力。比如“你”想看周围词的信息，它的 Query 用来找匹配的 Key。
• K (Key)：相当于“信息标签”。每个词都有自己的 Key，用来被 Query 对照。
• V (Value)：实际携带的信息内容。注意力机制会根据 Q-K 的相似度加权组合 V。

---

4. 完整流程

以例子 "你 是 谁" 为例：

1. 输入 embedding：

你 → e1   是 → e2   谁 → e3

2. 生成 Q、K、V：

Q1 = e1*W_Q, K1 = e1*W_K, V1 = e1*W_V   Q2 = e2*W_Q, K2 = e2*W_K, V2 = e2*W_V   Q3 = e3*W_Q, K3 = e3*W_K, V3 = e3*W_V

W_Q、W_K、W_V是模型参数,是训练阶段确定下来的!!

3. 计算注意力权重：

score(Q1, K1/K2/K3) → [0.1, 0.7, 0.2]

4. 输出更新词表示：

out1 = 0.1V1 + 0.7V2 + 0.2*V3

每个词都可以独立做这个计算，得到新的表示，最后再送入下一层 Transformer。

💡 总结一句话： Q、K、V 向量不是随机生成的，也不是人为写的，而是由每个词的 embedding × 三个不同的可训练矩阵得到的，在注意力计算前就一次性生成好。

---

三、全连接注意力的瓶颈：长上下文挑战

注意力本质是全连接：每个词都要和其他词比较。

当我们向模型提问时，问题中的每个字或词都会与上下文中的每个字或词计算注意力分数

序列越长，计算量越大，注意力资源被稀释。

后果：

• 上下文信息容易丢失
• 模型可能出现幻觉，只能靠概率“瞎补”

💡 一句话总结：注意力能抓重点，但太长的输入会让模型焦点分散、记不住关键内容。

---

四、最新模型的优化方向

QKV 核心没变，但在效率和长文本适应性上有改进：

• 稀疏/近似注意力：减少全连接计算压力
• 矩阵合并/压缩 QKV：更轻更快
• 新型注意力机制：专门优化长文本和自回归任务

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发