旋转位置编码

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#transformer #人工智能

于 2024-11-03 16:23:39 首次发布

1. Transformer为什么需要位置编码

因为 transformer 结构本身是和位置编码无关的： Y = T ( X ) = F ( A ( X ) ) Y=\Tau(X)=F(A(X)) Y=T(X)

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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 1624
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)。
Llama改进之——RoPE旋转位置编码
日积月累，天道酬勤
05-29 3089
旋转位置编码从理论到实战。
Transformer中的位置编码：绝对位置编码、相对位置编码与旋转位置编码
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位置编码是Transformer模型中至关重要的一部分，不同的编码方式适用于不同的任务和数据类型。本文详细介绍了绝对位置编码、相对位置编码和旋转位置编码的原理、实现及应用，通过具体的案例分析展示了它们在实际任务中的表现。随着NLP领域的不断发展，新的位置编码方法可能会不断涌现，进一步提升Transformer模型在复杂任务中的表现。了解并掌握这些位置编码方法，将有助于研究人员和工程师更好地应用Transformer模型，处理各种序列数据，提升模型的性能和应用效果。
Transformer模型中应用的各类位置编码
qq_41627642的博客
04-19 7681
六种位置编码的代码实现及性能实验 1、位置编码的意义 对于序列数据，目前存在三种主流的建模方式：卷积操作、循环操作和自注意力。其中，卷积和循环操作都具有局部性，即只作用目标元素的若干邻居上，而自注意力则是一种全局操作。具有局部性的操作，可以天然地注意到了元素间的相对位置；而注意力机制则是位置不敏感的·，即使调换序列中两个元素的位置对编码后的结果也不会产生影响。 因此，有必要将元素对应的位置信息添加到表示中，或者在计算注意力得分时考虑两个元素之间的相对位置。这些方法统称为位置编码，可以分为绝对位置.
Transformer模型详解02-Positional Encoding（位置编码）
liaomin416100569的专栏
04-29 4975
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
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 4999
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。
Reformer RoPE,旋转位置编码，关于Transformer当中的位置编码的优化考察
AI生成式技术曾小健
06-09 1336
DeBerta矩阵的定义与T5相反，T5是去除了位置与token的交叉项，只保留相对位置产生的偏移矩阵，而DeBerta与之相反，它去除掉了相对位置产生的偏置矩阵，但是留下了两个位置与token之间的交叉项，并将之用相对位置矩阵的方式进行保留。如前所述，位置编码的核心就是给每一个位置添加一个具体的position embedding从而令attention层的输入可以识别出其具体的位置，但是由于句长的无限性所以限制了绝对位置编码的使用方法。，大概会去考虑这个问题的人就大幅减少了。
旋转位置编码的理解
wm199的博客
12-14 1376
高维向量可以分成多个二维组，每组进行旋转。旋转公式xi′xi⋅cos⁡θ−yi⋅sin⁡θyi′xi⋅sin⁡θyi⋅cos⁡θxi′​yi′​​xi​⋅cosθ−yi​⋅sinθxi​⋅sinθyi​⋅cosθ​旋转角度θ\thetaθ由词的位置和向量的维度共同决定。优点：适合高维、灵活、效果好。这样，模型就能在高维空间中更好地理解词的顺序信息。
手搓多模态-10 旋转位置编码的原理和实现
最新发布
xhhgffd的博客
09-14 4392
本文介绍了旋转位置编码的原理与实现。首先回顾了经典位置编码的数学原理，解释了其采用三角函数形式的原因在于利用和差化积公式建模相对位置关系。随后指出经典位置编码存在的两个问题：噪声引入和信号衰减。旋转位置编码通过旋转方式而非叠加方式嵌入位置信息，既保持了向量模长不变，又通过每次注意力计算时的旋转避免了信号减弱。最后给出了具体的PyTorch实现代码，重点解释了如何构建cos和sin向量。文章为理解Transformer中的位置编码机制提供了清晰的思路，并完成了多模态模型构建中的关键一环。
手把手带你从零推导旋转位置编码RoPE
Antai_ZHU的博客
07-26 2094
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。
大模型都在用的：旋转位置编码
xian0710830114的专栏
04-26 9598
绝对位置编码和相对位置编码都有局限性，比如绝对位置编码不能直接表征token的相对位置关系；相对位置编码过于复杂，影响效率。于是诞生了一种用绝对位置编码的方式实现相对位置编码的编码方式——旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE），兼顾效率和相对位置关系。 RoPE的核心思想是通过旋转的方式将位置信息编码到每个维度，从而使得模型能够捕捉到序列中元素的相对位置信息。现在已经在很多大模型证明了其有效性，比如ChatGLM、LLaMA等。
Transformer中的位置编码
Hanscal
03-07 3158
在Transformer模型中，位置编码是一种特殊的编码方式，用于向模型提供关于输入序列中单词位置的信息。由于Transformer模型没有循环结构，无法像循环神经网络那样从输入序列中推断单词的位置顺序，因此需要引入位置编码来帮助模型理解单词在序列中的位置信息。Transformer 架构由于其自注意力机制 (Self-Attention Mechanism) 的特性，对序列中的元素没有固有的顺序感知。这意味着，如果不加以处理，Transformer 无法区分序列中的元素的相对位置。
独家 | 深入理解Transformer中的位置编码：从绝对位置编码到旋转位置编码
数据派THU
03-26 549
旋转位置嵌入（RoPE）：结合绝对位置嵌入与相对位置嵌入的优势，高效且可扩展。旋转位置嵌入（Rotary Positional Embedding, RoPE）结合了绝对与相对位置嵌入的优点，通过旋转高维空间中的向量编码位置信息，实现位置编码。在自注意力机制中，注意力分数是根据一对标记之间的位置计算出来的，相对位置嵌入根据相对位置在注意力分数中添加一个偏置项，或者通过为每个可能的相对距离引入一个可学习的嵌入。相对位置嵌入是这样考量的，"I"与"student"的相对距离为3，与"am"的相对距离为1。
旋转位置编码（RoPE）、图像二维旋转位置编码
qq_52511048的博客
07-01 1501
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。
deepseek的transformer模块和旋转位置编码
yuange1666的博客
04-18 1112
DeepSeek通过其创新的架构设计，为人工智能的发展贡献了显著价值。首先，它引入了多Token预测机制，提高了模型在处理复杂数据时的效率和准确性。其次，DeepSeek的MOE架构无需负载均衡，简化了模型训练流程，降低了计算资源的消耗。最后，通过结合KV Cache的MLA技术，DeepSeek显著提升了推理速度，使得AI应用在实时性要求高的场景下更具可行性。这些创新不仅推动了AI技术的进步，也为行业提供了新的解决方案和思路。
旋转位置编码详细介绍
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旋转位置编码原理和实现解析
旋转式位置编码Rotary Position Embedding（RoPE）和YARN
taoqick的专栏
06-04 2387
这篇堪称苏剑林老师的代表作了，简单来说RoPE就是乘上复数形式即可。以下转载自https://kexue.fm/archives/8265。其中Re[]表示实数部分，
【大模型上下文长度扩展】RoFormer：一种结合了旋转位置编码（RoPE）的Transformer模型
Debroon
02-06 3172
为了克服这一限制，研究者们提出了RoFormer，一种结合了旋转位置编码（RoPE）的Transformer模型，旨在更有效地整合位置信息以提高模型对长文本的处理能力。这种方法的优雅之处在于，它通过数学上简洁的旋转操作，实现了对位置信息的高效编码和利用，从而提高了NLP模型的性能和理解能力。RoPE的核心思想是使用旋转矩阵来编码单词在句子中的位置，既考虑了绝对位置，也考虑了单词之间的相对位置。RoPE不仅编码了单词的绝对位置，还通过这种旋转机制，使模型能够捕捉到单词之间的相对位置信息。
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