一、什么是位置编码 在transformer的encoder和decoder的输入层中,使用了Positional Encoding,使得最终的输入满足: input = input\_embedding + positional\_encoding 这里,input_embedding是通过常规embedding层,将每一个token的向量维度从vocab_size映射到d_model,由于是相加关系,自然而然地,这里的positional_encoding也是...
1.2 绝对位置编码 -> 相对位置编码 原版的 Position Encoding 是一种对“绝对位置”的建模。它作用于 embedding 层,直接加在词向量 x 上。在这一层,模型的语义信息还没有开始做交互,无法引入“相对位置”信息。因此,后续的衍生版本将 Position Encoding 移动到了 self-attention 的qTk 中(这里也是唯一能够获取到...
除了通道A、通道B以外，很多增量式编码器还会设置一个额外的通道Z输出信号，用来表示编码器特定的参考位置，传感器转一圈Z轴信号才会输出一个脉冲。 增量式编码器只输出设备的位置变化和运动方向，不会输出设备的绝对位置。1.1.2. 绝对式编码器 绝对式旋转编码器是将设备运动时的位移信息通过二进制编码的方式变成数...
从上面的算法原理中，不管是RoPE 的 cos(m \theta) 还是alibi 的 i-1（m, i 代表postion id), 都需要为每个位置生成一个整型的position_id, 在上下文窗口比较大的时候，百川智能发现目前主流的位置编码实现在混合精度下都存在因为低精度（float16/bfloat16)浮点数表示精度不足导致位置编码碰撞的问题。尤其当模...
绝对位置编码的局限性 尽管使用广泛但绝对位置嵌入也并非没有缺点: 有限序列长度:如上所述,如果模型学习到某个点的位置向量,它本质上不能表示超出该限制的位置。 位置嵌入的独立性:每个位置嵌入都是独立于其他位置嵌入的。这意味着在模型看来,位置 1 和 2 之间的差异与位置 2 和 500 之间的差异相同。但是其实...
其中位置编码公式如下图所示: 其中pos 表示位置、i 表示维度、$d_{model}$表示位置向量的向量维度 、2i、2i+1表示的是奇偶数(奇偶维度),上图所示就是偶数位置使用 sin函数,奇数位置使用 cos 函数。 过把单词的词向量和位置向量进行叠加,这种方式就称作位置嵌入,如下图所示: ...
位置编码python实现 def sinusoidal_pos_embedding(seq_length, d_model, base): sin_cos_val = np.power(base,2* (np.arange(d_model) //2) / d_model) pos_embed = np.zeros((seq_length, d_model)) for k inrange(seq_length): pos_embed[k,0::2] = np.sin(k/sin_cos_val) ...
: {torch.allclose(dog1_out, dog2_out, atol=1e-6)}") #True如我们所见，如果没有任何位置编码，那么经过多头自注意力操作后， 同一个词元在不同位置的输出是相同的，尽管这些词元代表的是不同的实体。接下来，我们将开始设计一种增强自注意力位置编码的方法，使其能够根据位置来区分单词之间的关系。理想...
旋转式位置编码(RoPE)最早是论文[1]提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA 模型也是采用该位置编码方式。 接下来结合代码和论文来解读一下 RoPE。 基本概念 首先论文中定义一个长度为 N 的输入序列为:SN={wi}Ni=1 其中wi 表示...