t ransformer中位置编码的意义

在Transformer模型中，由于自注意力机制的存在，输入序列中每个位置的重要性是不同的。为了在不使用递归神经网络的情况下使模型能够考虑位置信息，Transformer引入了位置编码。位置编码是一个向量，它被加到输入嵌入向量中，以表示该单词在输入序列中的位置。

位置编码的意义在于给模型提供了关于单词在句子中位置的信息。因此，模型可以更好地考虑输入序列中每个位置的重要性，从而更好地理解文本的含义。如果没有位置编码，模型只能依赖于单词嵌入向量本身，无法有效地考虑位置信息，从而可能会导致模型的性能下降。