大模型自注意力機制原理解析與計算過程詳解

2026 年 11 月 12 日 04:09，DEV Community 的 AI 欄目釋出了一篇題為《自注意力機制原理解析與 Query-Key-Value 計算過程》的文章，對大模型中的自注意力機制進行了拆解。文章圍繞面試中可能考查的內容展開，核心在於能否講清 Query、Key、Value 的計算方式、自注意力為何能改善長距離 Token 互動、其二次複雜度的代價，以及在 Softmax 之前進行縮放的原因。

在計算過程上，文章給出的框架是：用三個可學習的投影將每個 Token 分別表示為 Query、Key 和 Value；通過 Query 與 Key 的點積計算相容度分數，以 1/sqrt(d_k) 進行縮放，再經 Softmax 得到注意力權重，最終以 Value 的加權和生成每個 Token 的輸出。文章稱這一機制決定了模型在序列中判斷哪些其他 Token 與當前 Token 相關，並表示內容適合用來理解長距離 Token 互動的核心原理。目前公開報道僅此一篇，事件沒有後續進展，暫無其他可核實的更新。