1、作用方式不同 Position Embedding:Position Embedding是将位置信息嵌入到词嵌入向量中。它通过在词嵌入向量中增加位置信息,使得同样的词在不同位置拥有不同的表示。例如,在Transformer模型中,Position Embedding采用正弦函数或余弦函数来表示位置信息。 Position Encoding:Position Encoding是在Transformer等模型中用于编码序列...
Position embedding是一种方法，通过将位置信息编码为向量，将这种编码加入到模型的输入中。这些向量是通过学习得到的，即模型在训练过程中调整这些向量，以适应输入序列的位置信息。BERT是一个典型的例子，其中使用了位置嵌入来捕捉词语在句子中的位置关系，从而提高模型的性能。相比之下，position encoding是另...
position embedding：随网络一起训练出来的位置向量，与前面说的一致，可以理解成动态的，即每次训练结果可...
抱抱脸的1760亿Bloom模型又什么值得期待的?新的深度学习NLP生成backbone,新的position embedding,更多语言包括代码 1792 1 2022-07-08 21:00:00 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~68 29 54 6- 科技猎手 科技 计算机技术 必剪创作 神经网络 算法 AI NLP 自然语言...
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失...
然后直接和embedding matrix相加; 首先,关于position encoding这么设计的严谨的理论证明,是没有的,几乎所有的网文或者paper都是在用一些实验或者无法自洽的解释在说position encoding的有效性,既然从数学上无法严格证明,就只能从实际的效果上去理解了。 我们的目标是将position这样的(1,2,3,4...)转化为稠密向量,然后...
大模型为什么要用旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE) 一、什么是位置编码,为什么transformer架构要引入位置编码。一言以蔽之,位置编码是对一个句子中词汇的位置信息做编码的过程。 为什么要引入位置编码?与lstm、rnn这种天然的流式结构不同… 喝拿铁的皮卡丘 大模型面试准备(四):必会的位置编码(绝对位置编码...
通常，embedding是指学习出来的encoding，是将位置信息“嵌入”到某个空间的意思。例如，bert的位置编码是...
然后直接和embedding matrix相加; 首先,关于position encoding这么设计的严谨的理论证明,是没有的,几乎所有的网文或者paper都是在用一些实验或者无法自洽的解释在说position encoding的有效性,既然从数学上无法严格证明,就只能从实际的效果上去理解了。 我们的目标是将position这样的(1,2,3,4...)转化为稠密向量,然后...