大模型自注意力机制原理解析与计算过程详解

2026 年 11 月 12 日 04:09，DEV Community 的 AI 栏目发布了一篇题为《自注意力机制原理解析与 Query-Key-Value 计算过程》的文章，对大模型中的自注意力机制进行了拆解。文章围绕面试中可能考查的内容展开，核心在于能否讲清 Query、Key、Value 的计算方式、自注意力为何能改善长距离 Token 交互、其二次复杂度的代价，以及在 Softmax 之前进行缩放的原因。

在计算过程上，文章给出的框架是：用三个可学习的投影将每个 Token 分别表示为 Query、Key 和 Value；通过 Query 与 Key 的点积计算相容度分数，以 1/sqrt(d_k) 进行缩放，再经 Softmax 得到注意力权重，最终以 Value 的加权和生成每个 Token 的输出。文章称这一机制决定了模型在序列中判断哪些其他 Token 与当前 Token 相关，并表示内容适合用来理解长距离 Token 交互的核心原理。目前公开报道仅此一篇，事件没有后续进展，暂无其他可核实的更新。