位置编码

term_id: positional_encoding

Category: basic_concepts

Definition

由于 Transformer 并行处理所有令牌，而不是像循环神经网络（RNN）那样按顺序处理，因此它缺乏对令牌顺序的固有认知。位置编码通过向输入嵌入添加特定的向量来保留这种顺序信息。

Summary

一种将序列中令牌的相对或绝对位置信息注入 Transformer 模型的技术。

Key Concepts

  • 序列顺序
  • 自注意力机制
  • 正弦函数
  • 令牌嵌入

Use Cases

  • 机器翻译
  • 文本摘要
  • 语言建模

Code Example

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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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