Transformer 中的位置编码机制 📊

位置编码是 Transformer 模型处理序列数据的核心组件之一，用于为模型提供序列中词的位置信息。由于 Transformer 没有传统 RNN 的顺序结构，需通过位置编码模拟序列的顺序关系。

为什么需要位置编码？

• 序列顺序感知：通过位置编码让模型理解 "hello world" 和 "world hello" 的语义差异
• 全局位置信息：包含正弦/余弦函数的特殊设计可捕捉绝对位置和相对位置关系
• 可学习参数：与词嵌入层并行训练，适应不同长度的输入序列

常见实现方式

1. Learnable Position Embedding
   与词嵌入层相同维度的可学习向量

   

2. Sinusoidal Position Encoding
   固定的正弦/余弦函数生成方式

   

3. 组合式编码
   词嵌入 + 位置编码的相加/拼接形式

   # 示例代码片段
   token_embeddings = tf.Variable(...)  # 词嵌入层
   position_embeddings = tf.Variable(...)  # 位置编码
   input_embeddings = token_embeddings + position_embeddings
   

与其他组件的关联

• 与词嵌入层共同构成模型的输入处理部分
• 与注意力机制相互作用，影响信息传递路径
• 在 BERT 等模型中，位置编码是预训练阶段的重要组成部分

扩展学习

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