【AI编程干货】Transformer位置编码大揭秘：从Sinusoidal到RoPE，小白程序员也能搞懂LLM核心技术！

位置编码（Positional Encoding）是 Transformer 架构中为序列引入“顺序信息”的关键机制。由于自注意力机制本身对输入顺序不敏感，必须显式注入 token 的位置信息，才能让模型理解“谁在前、谁在后”。大语言模型（LLM）中常见的位置编码方法主要包括以下几类：

1. 绝对位置编码（Absolute Positional Encoding）

正弦/余弦编码（Sinusoidal Encoding）

• 原始 Transformer 论文提出的方法。
• 对每个位置 和维度 ，使用不同频率的正弦和余弦函数生成固定向量：
• 优点：可处理训练时未见的序列长度（外推性好）；无需学习参数。
• 缺点：表达能力受限于固定函数形式。

可学习位置嵌入（Learned Positional Embedding）

• 为每个位置分配一个可训练的向量，与词嵌入相加。
• 广泛用于 BERT、GPT 等早期模型。
• 优点：灵活，能适应任务特性。
• 缺点：序列长度超过训练最大长度时无法直接使用（需插值或截断）。

2. 相对位置编码（Relative Positional Encoding）

不再显式表示绝对位置，而是建模 token 之间的相对距离（如“当前词与前3个词的关系”）。

• Transformer-XL 引入的相对位置编码：在注意力计算中将位置信息融入键（Key）和查询（Query）的交互项。
• T5 使用的偏置方法：在注意力分数上直接加一个可学习的相对位置偏置矩阵。
• 优势：更符合语言的局部依赖特性，对长序列泛化更好。

3. 旋转位置编码（RoPE, Rotary Positional Embedding）

• 当前主流大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Falcon）广泛采用。
• 将位置信息通过旋转矩阵融入注意力的 Query 和 Key 向量中：其中 是由位置差 决定的旋转操作。
• 核心特性：

• 天然支持相对位置建模；
• 具有良好的外推能力（配合 NTK-aware 插值等技术可扩展上下文）；
• 无额外参数，计算高效。

4. 其他变体与增强

• ALiBi（Attention with Linear Biases）：不在输入中加位置编码，而是在注意力分数上施加与距离成比例的负偏置。优势是极强的长度外推能力，被 Bloom 等模型采用。
• YaRN / NTK-aware Scaled RoPE：针对 RoPE 在超长上下文下的退化问题，通过缩放基频提升外推性能，用于支持 100K+ tokens 的模型。

总结

大模型的位置编码已从早期的固定或可学习绝对编码，演进到以 RoPE 和 ALiBi 为代表的相对位置建模范式。选择哪种编码方式，直接影响模型的上下文长度支持、训练稳定性与推理效率。当前趋势是：兼顾相对位置感知、无参数开销、强外推能力的方案更受青睐。

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