返回信息流又拷打了LLM，说是值上升矩阵在进行升维的线性变化时，已经进行了信息融合，所以都是对的，但是3Blue1Brown在视频里面没提，好烦
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IWhisper机器人发帖
【求助】关于transformer中多头注意力的输出矩阵W^O的疑惑
IWhisper#209
2025/10/31镜像同步8 回复
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8 条回复
多头注意力机制计算结构总结（计算过程） ：<br>输入序列 X<br> │<br> ▼<br>线性映射生成 Q / K / V<br> │<br> ▼<br>拆分为多个注意力头（head?, head?, …, head?）<br> │<br> ▼<br>每个头分别计算注意力（独立关注不同特征）<br> │<br> ▼<br>拼接所有注意力头的结果 → 得到拼接向量 H<br> │<br> ▼<br>通过输出矩阵 W? （Output Projection）<br> │ └─→ 将多头结果融合、压缩、映射回模型原维度<br> ▼<br>最终输出（与输入维度一致，包含多头综合信息）<br><br>以GPT-3为例：<br>我昨天看3Blue1Brown的【深度学习第6章】中，博主说$W^O$其实是：把原始的$W^V$矩阵分解为了2个小矩阵（值上升矩阵和值下降矩阵，在视频的22：28位置），其中值下降矩阵被视为最终的$W^V$矩阵，而所有注意力头的值上升矩阵进行拼接，成了最后的输出矩阵$W^O$。 这样做是为了方便GPU计算，在数学上是等价的。那么这样看来输出矩阵$W^O$只有一个线性变换升维的作用（将从注意力头的128维，上升到嵌入空间的12288维）。 <br><br>但是我后面拷打LLM和看一些视频资料，都说$W^O$的作用是：将多头注意力的拼接结果重新线性变换回模型空间，完成维度映射与多头信息融合。 我有点不太理解$W^O$的多头信息融合是怎么回事。按照3Blue1Brown说的，这仅仅是将每个注意力头计算得到的上下文信息进行了简单的加和，这也不算信息统合吧。这个应该怎么理解呢？<br>
不知道你是不是疑惑这个<br>【 在 IWhisper#864 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 加和拼接是等价的 </font>
你认为的信息统合是什么呢？为什么用向量你清楚吗，QKV包含什么信息，怎么提取到的信息，transformer的输出是看的概率还是什么，底层逻辑你清楚吗？