大模型旋转位置编码RoPE

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#人工智能 #深度学习 #算法 #RoPE #大模型 #旋转位置编码 #python

一、概念

        旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是一种用于大模型（如Transformer）的位置编码方法。它通过旋转embedding向量来引入位置信息，从而在模型中捕捉序列的相对位置信息。RoPE在一些自然语言处理任务中表现出色，尤其是在处理长序列时。

        在Transformer模型中，位置编码（Position Embedding）用于引入序列中每个位置的位置信息，因为Transformer的自注意力机制本身是无序的。传统的绝对位置编码（如正弦和余弦位置编码）在处理长序列时可能会遇到一些问题，如无法有效捕捉相对位置信息。目前，诸如Llama、Qwen之类的大模型均在使用旋转位置嵌入方法，可见其重要性。

二、原理

        旋转位置编码的核心思想是通过旋转embedding向量来引入位置信息。

1、旋转变换

        假设embedding向量为e_{i}，其维度为 d。RoPE将embedding向量中的特征分成两两一组，共d/2对，每组表示为（

最低0.47元/天 解锁文章
大模型位置编码：RoPE的优化方案
kakaZhui的博客
04-09 361
在Transformer 架构中，位置编码（Positional Encoding, PE）是让模型理解 Token 顺序的关键技术。近年来，旋转位置编码（Rotary Positional Embedding, RoPE）因其出色的性能和对相对位置的优雅编码而成为主流选择，被 Llama 系列等众多模型采用。然而，随着对超长上下文（如 128k 甚至更长）的需求日益增长，标准 RoPE 在超出其预训练长度时表现出的外推性（Extrapolation）问题逐渐显现。
LLM - 理解 旋转位置编码(RoPE) 与 绝对相对位置编码 之间的差异
AGI
07-10 1585
Transformer 是基于 多头自注意力机制 (Multi Head Self-Attention, MHSA) 的算法，然而，MHSA 对于位置不敏感，需要添加 位置编码(PE)，主要包括绝对位置编码 (默认的 Transformer 位置编码)、相对位置编码，以及主流的旋转位置编码 (Rotary Position Embedding, RoPE)。
RoPE（旋转式位置编码）
qq_41898761的博客
06-13 3721
对q,k进行操作（f（））使得他们带上位置m,n的绝对位置信息， 通过内积后，希望结果带上相对位置信息，因此假设存在下列恒等关系 假设f(q,0)=q 和f(k,0)=k 先求出在二维情景下的情况，在推广到高纬度借助复数来求解。在复数中有⟨q,k⟩=Re[qk∗]，Re[] 代表复数的实部，所以我们有 简单起见，我们假设存在复数g(q,k,m−n)，使得f(q,m)f∗(k,n)=g(q,k,m−n)，然后我们用复数的指数形式，设 那么代入方程后就得到方程组...
大模型系列：快速通俗理解Transformer旋转位置编码RoPE
datian1234的博客
10-24 4881
旋转位置编码RoPE（Rotary Position Embedding）是一种Transformer模型中的位置编码策略，它广泛应用于LLama，ChatGLM等大模型，本篇先介绍RoPE的实现步骤和源码，再深入讲解RoPE涉及到的数学原理，力求做到从易到难，学习曲线平滑。
RoPE位置编码：ESFT中旋转位置嵌入实现细节
最新发布
gitblog_00579的博客
10-16 323
RoPE（Rotary Position Embedding，旋转位置嵌入）是一种在Transformer模型中编码序列位置信息的技术，通过对特征向量进行旋转变换实现相对位置编码。在ESFT项目中，RoPE实现位于[deepseek/modeling_deepseek.py](https://link.gitcode.com/i/35f67d43c28f05c347b0720411a97c68)文...
【大模型】旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）
酒酿小圆子呀～
02-27 1515
旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。备注：什么是大模型外推性？外推性是指大模型在训练时和预测时的输入长度不一致，导致模型的泛化能力下降的问题。
旋转位置编码（RoPE）、图像二维旋转位置编码
qq_52511048的博客
07-01 1333
绝对位置编码根据单个单词的绝对位置来定义位置编码，每个位置都会分配一个位置编码，将位置编码的表征和单词本身的表征进行融合，再输入给Self Attention，相当于在输入层就把位置信息给弥补上去。绝对位置编码从实现方式上又分为固定式和可学习式，固定式形如原生的Transformer所采用的三角sin-cos位置编码，所谓固定指的是根据一个无参的固定公式就可以推演出位置编码，而可学习式没有固定的位置编码公式，通过初始化位置向量让模型根据上下文数据自适应地学习出来，Bert和GPT采用的可学习式。
旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）
梁小憨憨的博客
05-22 2379
最近看代码，看到了一些旋转矩阵编码的内容，学习了一下，这里记录一下方便以后查阅。
大模型学习笔记------Llama 3模型架构之旋转编码（RoPE）
gz7seven
03-14 1798
本文只要讲述Llama3中比较重要的旋转位置编码（RoPE）的基本原理与优点。
手把手带你从零推导旋转位置编码RoPE
Antai_ZHU的博客
07-26 2057
RNN每个step的隐状态都取决于上一个step的输出，这种连续的状态转移方式使得RNN天然带有位置信息。而Transformer仅依靠Attention机制来关注序列中不同token之间的相关性，如果只使用token embedding就无法获得句子中字与字之间的位置信息，也就是说如果没有位置编码，输入“我不爱你”与“不我爱你”的效果是相同的，因此我们要在里面额外引入位置信息。下面我就为大家介绍位置编码的发展过程。
旋转位置RoPE编码详解
lrj41781196的博客
05-21 1777
步骤操作输入维度5个token，每个512维权重矩阵子空间划分将512维划分为256个二维子空间旋转矩阵生成基于位置 mm 和频率 θi=10000−2i/512θi​=10000−2i/512旋转后Q/K每个二维子空间独立旋转，拼接后保持512维注意力分数内积隐式编码相对位置 n−mn−m通过旋转位置编码，模型无需显式学习位置偏差，直接通过几何变换捕捉相对位置关系，提升长序列建模能力。编码类型实现关键点正余弦编码预计算位置编码矩阵，动态切片适配序列长度，通过广播机制高效相加。旋转编码（RoPE）
RoPE旋转位置编码
weixin_40777649的博客
12-27 1081
【代码】RoPE旋转位置编码。
大模型学习-基础篇（二）RoPE旋转位置编码
qq_43671025的博客
09-05 1697
fqmcosmθ−sinmθsinmθcosmθq0q1fqmcosmθsinmθ​−sinmθcosmθ​q0​q1​​以及三个关键的理解：1.不同位置，转角不一样。转角差包含了相对位置信息。2.维度：分成高频和低频高频：短距离低频：长距离3.高频外推性强，低频插值能力强。b站上有相关的介绍视频，可以参考观看，老师讲的很好。
【大模型知识点】位置编码——绝对位置编码，相对位置编码，旋转位置编码RoPE（附代码）
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
03-09 4622
本文介绍了大模型中常见的绝对位置编码和相对位置编码方法，如transformer的正余弦位置编码，可学习位置编码，RoPE和ABiLi
旋转位置编码RoPE总结
PennyYu123的博客
07-14 5637
Rotary Position Embedding (RoPE)可谓是今年Transformer模型改进中的一大热门内容，在大模型时代，RoPE在LLaMA、ChatGLM、Palm中得到应用，并证明其有效性。RoPE的诞生可以追溯到2021年，由苏剑林大神在《RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding》首次提出，有效地改善了传统位置编码不能很好地捕捉相对位置的问题，同时也为长度外推提供了可扩展性。Markdown。
自然语言处理:第五十七章 RoPE旋转位置编码
victor_manches的博客
10-28 1162
本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: 优快云 of ManVictor论文地址: RoFormer写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!RoPE（Rotary Position Embedding），是苏剑林大神在 2021 年就提出的一种 Transformer 模型的位置编码。RoPE 是一种可以以绝对位置编码形式实
什么是RoPE-旋转位置编码？
TFATS的博客
01-12 4311
我们知道句子中不同词语之前的位置信息十分重要，但是self-attention框架无法直接利用位置信息，因此研究者提出了许多方法将位置信息编码到学习过程中。一是绝对位置编码方法，将位置信息直接加入到输入中；二是相对位置编码方法，研究者通过微调attention的结构，使它具有识别token位置信息的能力。本文作者详细梳理了位置编码的流派，提出了一种旋转位置编码方式RoPE，并从数学角度证明RoPE带来的诸多优点。
大模型中的位置编码ROPE
weixin_34549470的博客
05-26 854
旋转位置编码（RoPE）是一种位置编码方法，它通过旋转矩阵编码绝对位置信息，同时在自注意力机制中自然融入显式的相对位置依赖。旋转矩阵是一种通过一定角度将向量旋转到另一个向量的矩阵。它基于我们高中学过的正弦和余弦三角函数特性。zhihu-旋转矩阵）：旋转矩阵保持原始向量的长度（大小），仅改变其相对于 x 轴的角度。
【大模型理论篇】RoPE旋转位置编码底层数学原理分析
源泉的小广场
08-30 6021
大模型、位置编码、Transformer、旋转位置编码、RoPE、Rotary Positional Encoding、数学原理、数学推导、旋转矩阵、相对位置、绝对位置、词元相似性、位置相关性
RoPE 旋转位置编码
05-07
<think>好的，我现在需要帮助用户理解RoPE旋转位置编码的原理和实现方式。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保准确引用相关信息。用户给出的引用[1]到[4]都涉及RoPE的不同方面，比如基本原理、与Sinusoidal编码的比较、几何解释等。 首先，我应该明确RoPE的核心思想。根据引用[1]，RoPE通过旋转操作来平衡绝对和相对位置编码，不需要额外参数，直接与自注意力机制结合。我需要解释清楚这个旋转是如何实现的，可能需要涉及二维向量的旋转矩阵。 接下来，用户提到想了解原理和实现方式，所以需要分两部分。原理部分需要说明绝对位置信息如何通过旋转转化为相对位置关系。可能得用数学公式展示，比如二维情况下的旋转矩阵，然后推广到高维。引用[4]提到绝对位置编码的局限性，而RoPE通过旋转缓解了这个问题，这点需要强调。 然后，实现方式部分，根据引用[2]，RoPE是乘性的，而Sinusoidal是加性的。需要说明在自注意力机制中，如何将位置信息融入query和key的向量中，可能涉及复数乘法的运算，但实际实现可能用实数矩阵运算。引用[3]中的图形化理解可能有帮助，可以提到几何上的旋转效果。 用户提供的示例中使用了数学公式的格式，我需要确保所有公式正确使用$...$和$$...$$。例如，二维旋转矩阵应该用行内公式，而更复杂的公式如式(1)可能需要独立成段。 另外，用户要求生成相关问题，我需要考虑与RoPE相关的问题，比如优势、数学推导、与Sinusoidal的区别、具体实现步骤等。这些问题需要自然引出，并确保覆盖用户可能感兴趣的方面。 需要注意引用标记的正确使用，比如在提到相对位置捕捉时添加[^1]，在比较加性和乘性时引用[^2]。同时，要避免直接复制引用内容，而是用自己的话组织，保持流畅。 可能还需要检查是否有遗漏的关键点，比如RoPE的高效性，无需额外参数，这在引用[1]和[^4]中都有提到，应该包含在优点中。此外，多维情况下的处理，如分块应用旋转，可能也需要解释，如引用[4]中的图3所示。 最后，确保回答结构清晰，分原理、数学表达、实现步骤、优点、示例代码等部分，帮助用户逐步理解。示例代码部分可能需要用Python展示如何将位置编码应用到query和key上，注意代码的正确性和注释。</think>### RoPE旋转位置编码原理及实现 #### 一、核心原理 RoPE（Rotary Position Embedding）通过**复数平面旋转**实现位置编码。其核心思想是将词向量的每个维度视为二维平面坐标，通过旋转角度与位置序号关联，使得词向量间的点积能够自动携带相对位置信息[^1]。 数学表达为： $$ \boldsymbol{q}_m = \boldsymbol{W}_q\boldsymbol{x}_m \cdot e^{im\theta} $$ $$ \boldsymbol{k}_n = \boldsymbol{W}_k\boldsymbol{x}_n \cdot e^{in\theta} $$ 其中$m,n$为绝对位置序号，$\theta$为预设角度参数，复数乘法对应二维旋转操作[^2]。 #### 二、数学推导（二维示例） 1. 将词向量维度两两分组：$[x_1,x_2],[x_3,x_4],...$ 2. 对每个二维组应用旋转矩阵： $$ \begin{bmatrix} \cos m\theta & -\sin m\theta \\ \sin m\theta & \cos m\theta \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_{2d} \\ x_{2d+1} \end{bmatrix} $$ 3. 高维情况下将各二维组拼接，形成完整旋转操作[^4] #### 三、实现步骤 1. **位置参数生成**：计算每个位置的旋转角$\theta_d = 10000^{-2d/D}$ 2. **频率矩阵构造**：生成$\cos(m\theta_d)$和$\sin(m\theta_d)$矩阵 3. **旋转操作实现**： ```python # 伪代码示例 def apply_rope(q, k, pos): # 将q,k按维度拆分复数形式 q_complex = q.view(q.shape[0], -1, 2) # [batch, dim/2, 2] k_complex = k.view(k.shape[0], -1, 2) # 计算旋转矩阵 rotation = get_rotation_matrix(pos) # [dim/2, 2, 2] # 应用旋转 q_rotated = einsum('bdi, dij -> bdj', q_complex, rotation) k_rotated = einsum('bdi, dij -> bdj', k_complex, rotation) return q_rotated.flatten(), k_rotated.flatten() ``` #### 四、核心优势 1. **相对位置感知**：$ \boldsymbol{q}_m^T\boldsymbol{k}_n = (\boldsymbol{W}_q\boldsymbol{x}_m)^T\boldsymbol{W}_k\boldsymbol{x}_n \cdot e^{i(n-m)\theta} $，点积结果仅依赖相对位置$n-m$[^1] 2. **长度外推性**：旋转操作保持向量模长不变，增强模型处理长文本能力 3. **计算高效**：无需存储位置编码矩阵，可融合到注意力计算中[^3] #### 五、几何解释 每个维度对的旋转相当于在多个二维平面上同时进行旋转变换（见图3）。这种变换保持向量模长不变，仅改变相位关系，使注意力机制能通过夹角大小判断位置相关性[^4]。 ```python # 实际应用示例（简化版） import torch class RotaryEmbedding(torch.nn.Module): def __init__(self, dim): super().__init__() inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, dim, 2).float() / dim)) self.register_buffer("inv_freq", inv_freq) def forward(self, x, seq_len): t = torch.arange(seq_len, device=x.device).type_as(self.inv_freq) freqs = torch.einsum("i,j->ij", t, self.inv_freq) return torch.cat((freqs, freqs), dim=-1) ```
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