Transformer位置表示(Position Encoding)

原创 已于 2024-02-19 20:57:53 修改 · 558 阅读 · 6 ·
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#大模型 #位置表示

于 2024-02-19 20:57:18 首次发布
本文探讨了在深度学习模型中，特别是在CNN、RNN和Self-Attention中，位置表示的重要性。绝对位置表示如BERT的使用存在局限性，而相对位置编码（RoPE）如进制编码提供了更好的扩展性和表示能力。文中还介绍了如何通过线性内插和NTK-aware方法来增强位置表示的灵活性和性能.

为什么需要位置表示

对比CNN、RNN和Self-Attention:

CNN处理相邻窗口的内容；RNN天然是序列操作，考虑了位置先后关系；Self-Attention的计算时是无序的，所以需要位置表示来知道Token之间的位置信息。

绝对位置表示

典型如：Bert/Roberta/GPT2的位置表示，将位置如 0～512 像词一样做embedding，需要训练position向量矩阵

不同模型训练出来的位置表示之间的相似性，对角线是1

优势：简单

劣势：无法处理超出长度的句子，必须截断

相对位置表示

位置n的旋转位置编码（RoPE），本质上就是数字n的β进制编码！- 苏剑林

为什么需要进制编码？我们先看进制编码的格式：

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自然语言处理基础知识入门(四) Transformer模型的positional encoding位置编码详解
WANGYANG的博客
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提示：本章节旨在补充和扩展自然语言处理基础知识入门(四)中关于Transformer模型的位置编码（positional encoding）的讨论，提供更深入的解析以助于对该概念的整体理解。参考了这两篇博文Vaswani等人推出了Transformer架构，这是一款创新的、基于纯注意力机制的序列到序列架构。其出色的并行训练能力与性能提升，使其迅速在自然语言处理（NLP）领域以及最新的计算机视觉（CV）研究中获得了广泛的认可和应用。
第十章（3）：Transformer之Positional encoding
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我在学习NLP的时候，围绕着我不懂得技术点，逐个击破，以此期望能够把各个模块理解的更深入，使我在今后的学习中，能够更深入的分析，让自己更通透。接下来切入正题，介绍下Transformer中需要使用的Positional encoding，它主要为Transformer这种并行计算模型，难以理解输入句子的语序而针对性设计的。
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本文主要讲解Transformer 中的 position encoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开position encoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。 一般position encoding 分为 正余弦编码和可学习编码。 正余弦编码 .........
Transformer中的位置编码（PE，position）
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参考链接 https://blog.youkuaiyun.com/Flying_sfeng/article/details/100996524 https://blog.youkuaiyun.com/u012526436/article/details/86295971 transformer模型是当前大红大热的语言模型，今天要讲解的是transformer中的positional encoding(位置编码)。 我们知道，transformer模型的attention机制并没有包含位置信息，即一句话中词语在不同的位置时在.
Transformer 模型中的 Position Embedding 实现
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09-05 1277
Transformer 模型由 Vaswani 等人在2017年提出，旨在解决序列到序列的任务。其核心架构包括 Encoder 和 Decoder 两部分。Encoder 处理输入序列，而 Decoder 生成输出序列。Transformer 模型的注意力机制尤其出众，允许模型关注序列中的不同部分。接下来，我们构建一个简单的 Transformer Encoder 模型，使用三角函数位置编码方法。
Transformer中的Position Encoding
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03-15 2309
主要记录一下Transformer中的Position Encoding，一些理解来自下面大佬的回答。 这里https://www.zhihu.com/question/347678607/answer/864217252 Transformer中的Position Encodeing： 思考： 首先一点，模型中引入位置信息是有必要的，在NLP领域，词序乃至句序稍微的发生改变，整个含义就会发生改变，这种改变就应该体现在最终的Embedding上。在意识到位置信息（不论是相对位置还是绝对位置）的重
transformer中的positioning encoding
Abraham Ben
08-30 767
如果不加positioning encoding, transformer效果会差很多。常见的encoding方式有以下几种: 1. 再输入时加固定的encoding 典型的就是Attention Is All You Need中的方法。具体解释不多说，直接放代码: import math import torch def positionalencoding1d(d_model, length): """ :param d_model: dimension of the model
Transformer中的position encoding(位置编码二)
左右-HPU
01-10 2451
本文依旧采用4*4大小的词嵌入模型，和模仿3*3大小的特征图进行解读——可学习编码 1.根据自己模型中的定义的最大特征图大小进而定义词嵌入模型大小。 假设模型中的特征图大小不超过4*4，那么我定义的词嵌入模型大小就为4*4，同正余弦编码一样，采用10维数据进行编码。生成行方向的词嵌入模型(4 ,10)，及生成列方向的词嵌入模型(4 , 10)，进而生成4*10的随机权重值并均匀分布在0-1之间。 row_embed = nn.Embedding(4, 10)#生成行方向词嵌入模型 col_embe.
Transformer模型详解02-Positional Encoding（位置编码）
liaomin416100569的专栏
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文章目录什么是位置编码连续有界为什么要有界为什么要连续位置编码的演变用整型值标记位置用[0,1]范围标记位置用二进制向量标记位置用周期函数（sin）来表示位置sin函数周期振幅，相移，垂直位移频率波长sin表示位置用sin和cos交替来表示位置线形变换——旋转sin和cos交替表示位置Transformer中位置编码方法Transformer 位置编码定义Transformer位置编码可视化 什么是位置编码 在transformer的encoder和decoder的输入层中，使用了Positional E
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transformer-位置编码: Position Embedding
liu7418520963的博客
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（位置嵌入）用于在神经网络中为输入序列中的每个位置编码位置信息，以便模型能够识别输入元素的顺序，从而帮助模型更好地理解数据结构。例如，在模型中，输入数据通常是一个无序的序列。即使一个句子被分割成一系列单词或词向量后，模型无法直接感知这些词的顺序关系。而序列中的位置顺序可能对任务（如翻译、文本生成或分类）至关重要。因此，需要通过将位置信息显式地融入模型的输入中。位置编码能够提供一种的通用机制，使模型不仅能够理解绝对位置信息，还能捕获序列中元素的相对关系，从而提高序列处理能力。
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假设单词嵌入并且组成batch后，shape为(b,N,254)，N是序列最大长度，即最长的一句话包含的单词个数为N，254是每个单词的嵌入向量长度,b是batch，为了便于组成batch(不同训练句子单词个数肯定不一样)进行训练，可以简单统计所有训练句子的单词个数，取最大即可，假设统计后发现待翻译句子最长是10个单词，那么编码器输入是10x254,batch为1 则输入维度是（1，10，254）.假设某种语言的每个单词都可以嵌入成254个长度的向量，即一个单词的长度是254，
Vision Transformer(二)：位置嵌入向量
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Transformer 模型中的位置嵌入（position embedding）是一种机制，用来给模型提供关于序列中各个元素位置的信息。在原始的 Transformer 模型中，这是必要的，因为模型的主要构建块（如自注意力层）本身并不具备处理序列中元素位置关系的能力。
【初理解】Transformer中的Positional Encoding
顾道长生的科研笔记
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文章目录泰勒展开浅显解读 首先，给出文章中的公式解读： {pk,2i=sin⁡(k/100002i/d)pk,2i+1=cos⁡(k/100002i/d) \left\{\begin{array}{l} \boldsymbol{p}_{k, 2 i}=\sin \left(k / 10000^{2 i / d}\right) \\ \boldsymbol{p}_{k, 2 i+1}=\cos \left(k / 10000^{2 i / d}\right) \end{array}\right. {pk.
面经：什么是Transformer位置编码？
python123456_的博客
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过去的方法总有这样或者那样的不好，所以Transformer对于位置信息的编码做了改进。
Transformer系列：快速通俗理解Transformer的位置编码
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对position encoding部分实践
Transformer中的position encoding公式
最新发布
07-03
Transformer论文《Attention Is All You Need》中提出了一种基于正弦和余弦函数的**Sinusoidal Positional Encoding**方法，其核心思想是使用不同频率的正弦和余弦函数来表示不同的位置。具体公式如下： 对于位置 $...
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