位置エンコーディング

term_id: positional_encoding

Category: basic_concepts

Definition

トランスフォーマーはRNNのように逐次的ではなく、すべてのトークンを並列で処理するため、トークンの順序に関する内在的な知識を持ちません。位置エンコーディングは、入力埋め込みベクトルに特定のベクトルを追加することで、この順序情報を付与します。

Summary

シーケンス内のトークンの相対的または絶対的な位置に関する情報をトランスフォーマーモデルに注入する技術。

Key Concepts

  • シーケンスの順序
  • 自己注意機構
  • 正弦関数
  • トークン埋め込み

Use Cases

  • 機械翻訳
  • テキスト要約
  • 言語モデリング

Code Example

import torch
import math
def get_positional_encoding(seq_len, d_model):
    pe = torch.zeros(seq_len, d_model)
    position = torch.arange(0, seq_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
    div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
    pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
    pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
    return pe.unsqueeze(0)

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