GPT2的embedding层采用token embedding，segment embedding和position embedding 融合的方式？

是的，GPT2的embedding层采用了这三种embedding的融合方式。其中，Token embedding用于对输入文本中的每个单词进行编码，Segment embedding用于将输入文本分为不同的句子或文本段，Position embedding用于对单词在句子或文本段中的位置进行编码。这三种embedding通过相加的方式融合在一起，形成最终的embedding向量。这样可以更好地捕捉输入文本的语义和上下文信息，提高模型的性能。