原文和好多博客用这张图来演示transformer中position embedding的结果,“可以看到似乎图像从中间分隔成了两半,这是因为左边的值是通过 sin 函数生成的,右边的是通过 cos 函数生成的。合在一起构成了位置编码向量。”,但是position embedding的公式是: 原公式中,pos 是词在词表中出现的位置序号,i 是维度序号。2i 和...
于是,position embedding的一个重要的作用在于:表示出每个元素在整个输入中的位置,同时构建起元素之间相互位置关系。 这个时候,我们再来看原文的位置编码公式,就会不一样: 假设某一个元素的位置为p,简单来说,那么它的位置编码向量 sin(p)和cos(p) 的组合,而 pos/100002i/dmodel 是为了归一化的需要。如此一来,...
使得任意后续的字符的位置编码都大于前面的字,如果我们放弃对绝对位置的追求,转而要求位置编码仅仅关注一定范围内的相对次序关系,那么使用一个sin/cos函数就是很好的选择,因为sin/cos函数的周期变化规律非常稳定,所以编码具有一定的不变性。
out= n_pos_vec[:,None] @ omega[None,:]#n_pos_vec变成列向量,omega变成行向量emb_sin=torch.sin(out) emb_cos=torch.cos(out) position_embedding[:,0::2] =emb_sin position_embedding[:,1::2] =emb_cosreturnposition_embedding#2. 1d absolute trainable embedding#vision transformerdefcreate_1d...
sinusoid_table = np.array([get_position_angle_vec(pos_i)forpos_iinrange(n_position)])# [:, 0::2] are all even subscripts, is dim_2isinusoid_table[:,0::2] = np.sin(sinusoid_table[:,0::2])# dim 2isinusoid_table[:,1::2] = np.cos(sinusoid_table[:,1::2])# dim 2i+...
绝对位置编码表明RoPE给文本的每个位置单词都分配了一个位置表征,和三角sin-cos位置编码一样,RoPE通过token在句子中的位置,token embedding中每个元素的位置,这两个要素一起确定位置编码的表达,先给出RoPE的公式如下RoPE位置编码公式RoPE有一定数学推导环节,但是最终的公式并不复杂,因此本篇先从RoPE公式入手介绍RoPE在做...
[:,0::2]=torch.sin(position*div_term)pe[:,1::2]=torch.cos(position*div_term)pe=pe.unsqueeze(0).transpose(0,1)self.register_buffer('pe',pe)defforward(self,x):# 将位置编码加到词嵌入上returnx+self.pe[:x.size(0),:]classTransformerEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_...
Transformer的编码器输入为位置编码和Embedding的和即[sin,cos,sin,...,sin,cos] + vector(N = 512,embedding) 由初等数学三角函数相关知识我们知道 基于上式可以得到 从上式可以得出对于pos+k的位置向量(奇数位/偶数位)可直接表示成pos位置与k位置的位置向量2i与2i+1的线性组合,这样就考虑了相对位置信息 ...
returnposition/np.power(10000.,2.*(i// 2.) / np.float(d_model)) angle_rates=get_angles(np.arange(pos)[:,np.newaxis], np.arange(d_model)[np.newaxis,:]) #2i位置使用sin编码,2i+1位置使用cos编码 pe_sin=np.sin(angle_rates[:,0::2]) ...
returnposition/np.power(10000.,2.*(i// 2.) / np.float(d_model)) angle_rates=get_angles(np.arange(pos)[:,np.newaxis], np.arange(d_model)[np.newaxis,:]) #2i位置使用sin编码,2i+1位置使用cos编码 pe_sin=np.sin(angle_rates[:,0::2]) ...