前提：
要保证：
例子：
一个人去考试，Q代表要考几场，每场考试有几道题；K表示有几个小姐姐可以来抄答案，每个小姐姐擅长每道题的概率；那么Q·K的结果的意义就是这个人在每场考试中抄每个人答案的概率。V中是每个小姐姐对每个题的答案，让刚才得出的结果再乘V，得出的结果就是这个人在每场考试中抄来的每道题的答案。
具体：
是一个常量，不重要。softmax函数内Q和K的转置相乘目的是为了：计算Q和K的相关性。如上图所示，与 进行点积，物理意义就是计算两者的相关性，整个Q和K相乘，就得出了一个相关性矩阵。softmax的作用就是把所有相乘之后代表相关性的结果的值，映射到0-1之间。
拓展：
在每次Q和K相乘之前，会做一个layer norm，来对K进行归一化，目的就是将所有值归一化的差不多大小，既可以减少计算量，又可以防止某些例外的发生；
为了防止最后的结果都是从V中抄来的结果，会增加一个add & norm的操作，将Q做一个类似residual的操作，将Q add to 最后的结果中。
注意力机制中，key和value一般是相同的，query不同；自注意力机制中，query，key，value一般是相同的。