self-attention跨通道共享权重指的是什么

看到论文中写到自注意力在空间维度上动态计算权重，同时跨通道共享权重 想知道这个跨通道共享权重具体指的是什么 是说的生成qkv时用的全连接层上的权重吗

以下内容引用自GPT，有用希望可以点一下采纳哦，谢谢：
在一个自注意力模型中，以Transformer为例，对于一个输入序列，我们需要将其转化为Queries (Q)，Keys (K)，Values (V) 三个矩阵，以便在进行self-attention计算时使用。

在Self-Attention的过程中，我们需要计算Queries矩阵中的每个query向量，与K矩阵中的每个key向量之间的相似度得分，以及其中每个得分与value矩阵中对应的value向量之间的加权和。具体地说，我们可以将Q、K、V分别投影到$d_k$、$d_k$和$d_v$维的空间，并计算每个query向量与Key矩阵中每个key向量的点积得分，再经过softmax归一化后，生成每个query向量对应的加权和。

在这个过程中，对于每个query向量，我们都需要计算得到一个向量，这个向量与K矩阵中的每个向量的相似度得分是相同的，这就是所谓的“跨通道共享权重”。也就是说，对于一个query向量的计算过程，所有K矩阵中的向量采用的都是相同的权重参数。这样可以使得模型参数量较少，并且可以更好地处理输入序列中不同位置在通道维度上的变化。

通常情况下，在计算Q、K、V矩阵时，我们会使用全连接层将输入投影到$d_k$、$d_k$和$d_v$维的空间中，其中每个全连接层的权重参数都是共享的，也就是“跨通道共享权重”的具体实现方式之一。