transformer中的LP

Transformer中的LP通常指代“Local Positional Encoding”（局部位置编码），它是Transformer模型中用于捕捉序列元素之间相对位置信息的一种技术。在传统的RNN（循环神经网络）中，位置信息对于处理序列数据非常重要，但由于Transformer完全基于注意力机制，它并不直接包含对位置的内在建模。

为了给Transformer模型提供序列顺序的感知，LP通过为每个输入位置添加一个特定编码，这个编码表示该位置相对于其他位置的相对距离。常见的LP实现有几种：

1. **Sinusoidal Encoding**：使用正弦和余弦函数生成一组周期性的编码，每个位置对应不同的频率，这样可以捕获到固定长度内的上下文关系。

2. ** learned positional embeddings**：在训练过程中学习的权重矩阵，每行对应一个位置，这允许模型在训练过程中动态地调整位置信息。

3. **relative position representations**：引入额外的参数来表示两个位置之间的相对距离，增加了对复杂序列结构的适应性。