旋转位置编码(RoPE)是一种相对位置的编码,对长文本效果更好。在文本训练数据集中,短文本数据集更常见。如果在训练中常见的是都是512位的绝对位置编码,但是在推理过程中,出现了512位之后的绝对位置编码的token,可能导致模型性能变差。在旋转位置编码(RoPE)思想中,token1到token2的距离和token10到token11的
这就是“旋转位置编码”这个名字的由来。 d. 复用原始 self-attention 流程 将旋转后的 q_m 和k_n 代入原始的self-attention就算流程。此时,交互过程变为: q_m^\textsf{T}k_n=(x_me^{im\theta})^\textsf{T}x_ne^{in\theta}=(e^{im\theta}x_m)^\textsf{T}e^{in\theta}x_n=x_m^{\...
旋转式位置编码(RoPE)通过复数旋转实现相对位置建模,被LLaMA等模型采用。其核心是将query/key向量与位置相关的复数相位因子相乘,利用欧拉公式展开为三角函数旋转矩阵,在保持自注意力机制效率的同时增强位置信息捕捉能力,显著提升Transformer架构性能。
绝对位置编码为每个位置分配一个唯一的向量,虽然简单但不能很好地扩展并且无法有效捕获相对位置;相对位置编码关注标记之间的距离,增强模型对标记关系的理解,但使模型架构复杂化。 RoPE巧妙地结合了两者的优点。允许模型理解标记的绝对位置及其相对距离的方式对位置信息进行编码。这是通过旋转机制实现的,其中序列中的每个位置...
旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）是一种在Transformer架构中使用的位置编码方法，它旨在将相对位置信息集成到self-attention机制中，并提升模型处理长序列的能力。RoPE最早是在论文《Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding》中提出的。在Transformer架构中，由于其self-attention机制是...
旋转位置编码基于复数空间进行位置信息的编码操作。利用复数的旋转特性来巧妙表示不同位置的特征。其核心在于将位置信息映射到复数平面上。这种映射通过特定的数学变换得以实现。例如,在自然语言处理里能标记单词位置。可使模型更准确理解句子中单词顺序含义。旋转位置编码与传统位置编码方式有显著区别。 传统编码在长序列...
简而言之，旋转位置编码的核心思想是利用绝对位置信息来表征相对位置关系。接下来，我将简要介绍一下位置编码的基本概念，以此作为我们探讨旋转位置编码的起点。在RoPE的假设中，我们将qm,kn视为复数，例如“我”字的复数表征为0.45 + i0.78。RoPE的独特步骤在于，在第一步进行q与k的内积运算之前，会对它们分别...
旋转位置编码基于复数运算来实现位置编码。其利用复平面旋转特性来编码位置信息。与传统位置编码相比有独特的数学原理。旋转位置编码可有效克服长序列位置表示难题。在处理长文本时能更好捕捉位置关系。能让模型更精准理解序列中元素先后顺序。该编码方式通过旋转操作赋予位置独特表示。 复数的实部和虚部共同承载位置信息。
10分钟讲明白旋转位置编码RoPE。, 视频播放量 12068、弹幕量 27、点赞数 785、投硬币枚数 828、收藏人数 858、转发人数 99, 视频作者 RethinkFun, 作者简介 原IBM人工智能产品Tech Lead,Data Scientist,相关视频:通俗易懂-大模型的关键技术之一:旋转位置编码rope (1),