Transformer中的位置编码

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 相对位置编码

Transformer 相对位置编码是一种在 Transformer 模型中用于处理输入序列的位置信息的技术。在传统的 Transformer 模型中，输入序列的位置信息是通过绝对位置编码来表示的，即为每个位置分配一个固定的向量表示。

相对位置编码则引入了相对位置信息，将每个位置与其它位置的相对距离进行编码。这种编码方式能够更好地捕捉输入序列中不同位置之间的关系和依赖。

相对位置编码的一种常见方法是使用相对位置矩阵，即为每对位置之间的相对距离分配一个向量表示。这些向量可以通过训练来学习得到，也可以事先设计好。

通过使用相对位置编码，Transformer 模型能够更好地处理序列中的位置信息，从而提高对序列的建模能力和表达能力。这对于涉及时间序列、自然语言处理等任务非常有用。