面试官提问：Transformer中，为什么Query (Q) 和 Key (K) 使用不同的权重矩阵生成？为什么不能使用同一个值进行自身的点乘？

参考回答：

1. 不同的权重矩阵提供更多的学习灵活性

在Transformer中，Query (Q)、Key (K) 和 Value (V) 都是通过输入嵌入层（通常是词向量或序列向量）经过各自的权重矩阵生成的。具体来说，输入经过三个线性变换生成 $Q=X{W}_Q$, $K=X{W}_K$, $V=X{W}_V$，其中 $W_Q$、$W_K$、$W_V$ 是可学习的参数矩阵。这样设计的原因是为了赋予模型更多的灵活性，以便不同的任务能够根据具体上下文提取到不同的信息。

• Query (Q) 是从输入中生成的一个向量，用于从整个序列中寻找需要关注的元素。
• Key (K) 是表示序列中每个元素的特征，决定了哪些元素与当前查询项相关。
• Value (V) 则是代表实际的输入信息，是通过Attention机制后加权输出的。

如果Query和Key使用相同的权重矩阵，模型在学习如何进行注意力计算时将失去这种灵活性。通过使用不同的权重矩阵，模型可以分别对输入进行不同的线性变换，以便于区分查询任务和特征描述。

2. 自注意力机制需要区分“查询”和“键”

在自注意力机制（Self-Attention） 中，序列中的每一个元素都需要同时作为Query（查询其他元素的相关性）和Key（作为其他元素的参考）。因此，Query和Key是两个功能不同的概念：

• Query：用于表达某个序列元素正在寻找的特定信息。
• Key：用于描述序列中的各个元素，供Query进行相关性匹配。

如果Query和Key共用同一个权重矩阵，它们的表示会变得相同，这会削弱模型对信息的区分能力。模型难以有效区分“查找什么”和“供查找的内容”，从而影响注意力机制的性能。

3. 使用相同值进行自点乘会导致退化问题

如果Query和Key是相同的，或者直接进行自我点乘（即 Q 和 K 相同），模型会面临退化的问题。因为在这种情况下，注意力计算就相当于每个输入项与自身进行比较，注意力权重将更多倾向于自我相关，无法很好地捕捉输入之间的全局依赖关系。

考虑自注意力计算中的点积操作：
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^{\top }}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

• 如果 $Q=K$，点积的结果将主要是每个输入向量与自身的相似度，因此注意力权重将趋向于较高的自相关性。
• 这可能导致模型过于依赖输入自身的特征，而无法充分利用序列中其他位置的信息，也就削弱了注意力机制用于捕捉长距离依赖和跨元素关系的能力。

通过使用不同的权重矩阵，Query和Key能够学习到不同的表示，从而有效计算序列中不同元素之间的相似性，避免模型退化成仅关注自身。

4. 减少参数共享带来的信息瓶颈

Transformer模型的设计是为了捕捉序列中的丰富上下文信息，Query和Key作为两种不同的表示，应该从输入中提取出不同的特征。如果共享相同的权重矩阵，会限制模型能够学习的多样性，使得模型在复杂任务上表现不佳。

不同的权重矩阵让模型可以更加自由地调整查询信息和参考信息，从而更好地适应不同任务和数据集的需求。

总结：

Transformer中的Query和Key使用不同的权重矩阵生成是为了：

1. 提供更多的学习灵活性，分别为查询任务和序列描述学习不同的特征。
2. 避免模型退化成只关注自相关，而无法捕捉全局依赖。
3. 减少信息瓶颈，使模型能够提取出更多上下文信息。
4. 更好地适应无序列依赖的任务场景。