在BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型中，位置编码是为了在输入序列中引入位置信息。BERT模型是基于Transformer架构的预训练模型，它是一种序列到序列的模型，不考虑输入序列中的位置信息会导致模型无法区分不同位置的单词或标记。位置编码是通过在输入序列中的每个位置添加一个向量来实现的。具体来...
位置编码通过为每个位置提供一个独特的向量表示,使模型能够理解词语在序列中的位置关系。此外,位置编码还有助于提高模型的泛化能力,使其能够更好地处理未知的输入数据。Transformer和BERT中位置编码的实现方式主要有静态位置编码和动态位置编码两种。静态位置编码将输入序列中的每个位置映射到一个固定长度的向量。这种方法简...
在Transformer模型中,位置编码是通过使用正弦和余弦函数对位置信息进行编码实现的。 具体来说,对于文本中的每个位置(token),位置编码向量由两部分组成: 1. 绝对位置编码向量:这种编码方式为每个位置(token)分配一个唯一的编码向量。编码向量的维度与文本编码向量的维度相同,即输入序列的长度。在BERT中,这个编码向量是可...
这样的位置信息表示方法可以表示不同距离token的相对关系。这里我们通过数学来证明。 假设:某一个token的位置是 POS ,如果另一个一个token表示为 POS+k,那就表明这个位置距上一个token为 k。如果这时我们需要看看一个位置POS和 POS+k这两个字符的关系。按照位置编码的的公式,我们可以计算的位置编码,其结果如下: ...
采用1,2所表述的方式,强制改变位置编码,由512 扩展到 1024,具需要在 modeling_bert.py 的 BertEmbeddings class中,新声明一个 (1*1024)的position_embedding,并且将forward 函数中的 position_embedding替换成新声明的这个位置编码。 在load 完模型之后,会警告说,新的位置编码并不在原始的模型参数中,所以是随机初...
1. 输入编码：BERT的输入是由单词或字符级别的文本序列组成。这些输入序列首先会经过一层词嵌入（word embedding）或字符嵌入（character embedding），将每个单词或字符映射到连续的向量表示。2. 位置编码：为了捕捉序列中的位置信息，和Transformer一样，BERT也引入了位置编码。上文介绍过，位置编码是一种向量表示，它...
一、固定的绝对位置编码：在Transformer中使用的就是绝对位置编码，我们会将输入的序列首先通过Linear ...
Encoder的输入首先流经Self-Attention——该层帮助Encoder在编码特定单词时查看输入句子中的其他单词。我们将在后面的文章中仔细研究Self-Attention。 Self-Attention的输出被输送到前馈神经网络。完全相同的前馈网络独立应用于每个位置。 Dncoder同样具有这两层,但它们之间是一个Attention层,它帮助Dncoder专注于输入句子的相...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的位置编码主要通过以下方式处理相对位置信息: 在BERT中,每个输入层token由一个向量表示,这个向量是单词内容和位置的总和。然而,BERT使用的是绝对位置编码,即训练出来的位置编码,这种编码方式简单直接,效果也不错。这种方法和生成词向量的方法相似,先初始化位置...