Transformer中的位置编码
时间: 2023-11-15 19:00:53 浏览: 28
Transformer中的位置编码是为了解决序列中token的位置信息被忽略的问题而引入的。它分为learnable绝对位置编码和相对位置编码两种方式。learnable绝对位置编码是通过大规模语料上的预训练来学习位置编码,但存在着位置向量之间的相对关系没有被利用到的问题。相对位置编码则是在计算注意力分数的时候,直接考虑两个token之间的相对位置。此外,还有一种旋转式位置编码RoPE,它是在三角式位置编码的基础上进一步发展而来的。RoPE可以在线性attention中直接应用,能够更好地捕捉序列中token的位置信息。
相关问题
transformer中位置编码
在Transformer模型中,由于没有像RNN和CNN那样的明显的位置信息,为了将输入序列中的位置信息引入模型,需要使用位置编码(position encoding)。位置编码是将每个位置的信息编码成一个固定长度的向量,然后将其加到输入嵌入向量中。位置编码的形式通常是一个正弦函数和一个余弦函数的组合,公式如下:
$$
PE_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$
$$
PE_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$
其中,$PE_{(pos,i)}$表示位置编码矩阵中第 $pos$ 个位置,第 $i$ 个维度的值;$d_{model}$表示模型嵌入向量的维度;$i$ 表示位置编码矩阵中的维度,从0开始。这种位置编码方式可以使得模型在处理输入序列时,既考虑了每个位置的内容信息,也考虑了位置信息。
transformer中的位置编码
Transformer中的位置编码是一种将序列中每个单词的位置信息编码到单词向量中的方法。由于Transformer的自注意力机制不考虑单词位置,所以需要一种方式来在输入向量中包含位置信息。位置编码将位置信息编码为一个向量,并将其加到单词向量中,以此来表示单词在序列中的位置。Transformer中的位置编码使用的是正弦和余弦函数,其公式如下:
$$
PE_{(pos,2i)}=\sin(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$
$$
PE_{(pos,2i+1)}=\cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$
其中 $PE_{(pos,i)}$ 表示位置 $pos$ 上索引为 $i$ 的位置编码,$d_{model}$ 是模型的维度。这种编码方式可以让模型更好地处理序列中的位置信息,从而提高模型的性能。