原理上Transformer是无法隐式学到序列的位置信息的,为了可以处理序列问题,Transformer提出者的解决方案是使用位置编码(Position Encode/Embedding,PE) . 大致的处理方法是使用sin和cos函数交替来创建位置编码PE, 计算公式如下: PEt,2i=sin(t/100002i/d),PEt,2i+1=cos(t/100002i/d), 在这个公式中,t表...
(后续也发明了一些Trick可以间接实现Bert的文本位置编码的外推,比如苏剑林老师提出的层次分解位置编码)。 LLM中的各种Position Encoding 随着ChatGPT横空出世,各类开源LLM都跟随原始Transfomres沿着不需要学习的思路去研究PE(Position Encoding),其中更多大家最关注是如何改进PE在去提升LLM处理更长的上下文的能力。 我们先回...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def getPositionEncoding(seq_len, d, n=100...
Transformer 模型中的位置编码(Positional Encoding)是为了让模型能够考虑单词在句子中的位置。 由于Transformer 的自注意力(Self-Attention)机制本身并不考虑单词的顺序,位置编码就成为了引入这种顺序信息的关键。 位置如图 位置编码(Positional Encoding)分别加到了输入嵌入(Input Embedding)和输出嵌入(Output Embedding)之后。
位置编码(Positional encoding)可以告诉Transformers模型一个实体/单词在序列中的位置/索引,这样就为每个位置分配一个唯一的表示。虽然最简单的方法是使用索引值来表示位置,但这对于长序列来说,索引值会变得很大,这样就会产生很多的问题。 位置编码将每个位置/索引都映射到一个向量。所以位置编码层的输出是一个矩阵,其中...
对于transformer模型的positional encoding有两种主流方式: (1)绝对位置编码: Learned Positional Embedding方法是最普遍的绝对位置编码方法,该方法直接对不同的位置随机初始化一个 postion embedding,加到 word embedding 上输入模型,作为参数进行训练。 (2)相对位置编码 ...
看到很多朋友也在问其中的Positional Encoding,例如这里:zhihu.com/question/3476 其实很多朋友都讨论得很深入了,我就简单补充一下自己的一些理解: 像论文中介绍的,由于Transformer中没有循环以及卷积结构,为了使模型能够利用序列的顺序,作者们需要插入一些关于tokens在序列中相对或绝对位置的信息。因此,作者们提出了“Posi...
Positional Encoding 由于Transformer 模型没有显式的顺序信息(没有循环神经网络的迭代操作),为了保留输入序列的位置信息&顺序关系,需要引入位置编码。位置编码是一种向输入嵌入中添加的特殊向量(不被训练的),用于表示单词或标记在序列中的位置。 相比起直接 concatenate ,直接相加似乎看起来会被糅合在输入中似乎位置信息...
Transformer的Positional Encoding 自从 Transformer（Vaswani 等人，2017）及其变体（通常称为 Transformer）...
【初理解】Transformer中的Positional Encoding,文章目录泰勒展开浅显解读首先,给出文章中的公式解读:{pk,2i=sin(k/100002i/d)pk,2i+1=cos(k/1000