トランスフォーマーモデルは、自然言語処理（NLP）の分野で最も強力な手法の一つとして知られています。トランスフォーマーモデルの核心部分には、キー（K）、クエリ（Q）、バリュー（V）という三つの概念があります。これらは全てトランスフォーマーモデルの自己注意メカニズム（Self-Attention Mechanism）の中核をなす要素です。しかし、各レイヤーを通過するたびに、これらの要素はどのように扱われ、更新されるのでしょうか？

一般的に考えられるかもしれない「情報の引き継ぎ」ではなく、実は各レイヤーごとにK、Q、Vは新たに計算されます。各レイヤーは前のレイヤーからの出力（更新されたエンベディングや表現）を使って、新たにK、Q、Vを計算するのです。このプロセスを通じて、トランスフォーマーモデルは入力情報を逐次的に精緻化し、より複雑な表現を生成していきます。

たとえば、モデルの第1レイヤーが取り扱うK、Q、Vは、基本的な単語エンベディングから生成されます。これらの初期のK、Q、Vは、単語やフレーズの基本的な意味を捉えるのに役立ちます。次に、モデルの第2レイヤーは、第1レイヤーの出力から新たにK、Q、Vを計算します。これにより、より高度な意味的関係や文法的なパターンを理解する能力が強化されます。

このように、各レイヤーごとに新たに計算されるK、Q、Vは、トランスフォーマーモデルが自然言語の複雑なパターンを捉えるための鍵となります。これらは、より高度な抽象度での言語理解を可能にするための、モデルの「理解」の進化を助けます。