Codare Pozițională

term_id: positional_encoding

Category: basic_concepts

Definition

Deoarece Transformer-urile procesează toate tokenurile în paralel, spre deosebire de RNN-urile care le procesează secvențial, acestea nu au o cunoaștere inerentă a ordinii tokenurilor. Codarea pozițională adaugă vectori specifici la încorporările (embeddings) de intrare pentru a prezerva ordinea.

Summary

O tehnică care introduce informații despre poziția relativă sau absolută a tokenurilor într-o secvență în modelele Transformer.

Key Concepts

  • Ordinea Secvenței
  • Auto-Atenție
  • Funcții Sinusoidale
  • Încorporări Token

Use Cases

  • Traducere Automatică
  • Sinteză Textuală
  • Modelare Lingvistică

Code Example

1
2
3
4
5
6
7
8
9

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)

Related