一整句会组成一个 token 数 × 特征维度 的矩阵。当前高亮的那一行，就是你选中的 token。
向量、矩阵与线性变换
大模型里很多“神秘步骤”，本质上都是矩阵乘法。Embedding 是向量，整句输入会堆成矩阵，线性层会把旧特征重新组合成新特征。只要这一层直觉建立起来，后面的 Q、K、V、FFN 和输出层都会顺很多。
先看一行向量
再看整句矩阵
最后连接到 QKV
一个 Token，先是一行向量
下面这句话里，每个 token 都对应一行数字。你可以切换当前 token，先建立“一个 token 就是一行向量”的基本直觉。
先记一句： 向量不是“解释文字的自然语言句子”，而是模型内部用来计算的数值坐标。后面 Attention 要比较的，也是这些数值方向和强度。
矩阵乘法，就是把旧特征重排成新特征
现在把输入矩阵 X 乘上一个权重矩阵 W。页面会高亮“当前正在计算的行、列和结果单元格”，你能直接看到每个输出值是怎么来的。
高亮当前 token 所在的行。
高亮当前输出维度对应的列。
高亮当前正在求值的结果格子。
当前 token 行
当前输出列
当前结果格
为什么这一步和 Q、K、V 直接相关
X：原始表示
Embedding 或上一层输出先给出“当前 token 现在长什么样”。这还不是最终要拿去匹配的形状。
W：学出来的变换规则
权重矩阵不是人工写死的，它们是在训练中学到的。矩阵里的每一列，都在说“我要抽出哪一种新特征”。
XW：新的特征空间
线性变换后，同一个 token 会被投影到新的坐标系里。Q、K、V 其实就是把同一个输入分别投到三个不同坐标系。
后续就能做匹配
一旦 Q 和 K 落到可比较的空间里，就能做点积；V 则负责把真正需要汇总的信息带到输出里。
一句话总结： 矩阵乘法不是抽象数学装饰，而是大模型用来“重新表达特征”的核心动作。你现在看到的这一步，往后会反复出现在线性层、QKV 投影和 FFN 里。