旋转位置编码RoPE

原创 已于 2025-09-28 10:07:36 修改 · 674 阅读 · 5 ·
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#位置编码 #大模型 #RoPE #Transformer #旋转位置编码

于 2025-08-21 10:16:50 首次发布

上一节《Transformer》中简要介绍了Transformer各个模块，本节主要对旋转位置编码（RoPE）进行进一步学习理解，本文内容主要参考了苏剑林老师的博客。（本文仅供学习参考，禁止商用盗用，转载请注明出处）

SuMastiff
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旋转位置编码ROPE
feifeikon的博客
07-07 353
利用复数的形式巧妙地将相对位置编码和绝对位置编码融合在一起的设计思路是通过在特征向量空间中引入旋转操作，使得每个位置的向量在旋转之后仍然能表示它与其他位置的。优点：①相比其他相对位置编码来说，实现简单，计算量少。②可以应用于线性注意力。③RoPE具有的特性，使得每个位置天然能够更关注到附近的信息缺点：RoPE相比训练式的绝对位置编码具有一定的外推能力，如可以在2k数据长度训练的模型进行略长于2k的推理。但是相比于Alibi等位置编码，其直接外推能力并不算特别好，需要通过等方式来优化外推能力。
旋转位置编码RoPE总结
PennyYu123的博客
07-14 5641
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。
旋转位置编码Rope
jacke121的专栏
10-07 314
大模型都在用的：旋转位置编码-优快云博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/690726751
transformer-旋转位置编码RoPE
hbkybkzw的博客
04-28 1290
扭转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）是一种改进的位置编码方法，用于增强模型对序列顺序的敏感性。它通过对输入序列的特征向量进行旋转变换，将位置信息隐式编码进来，使得模型能够更好地捕获相对位置信息。RoPE 通常用于对比 Transformer 中传统的位置编码，能够提供更强的位置感知能力。
理解并实现旋转位置编码 RoPE
weixin_71945758的博客
03-16 964
在 LLaMA 源码中，旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）的实现通过。
一文通透位置编码：从标准位置编码、复数、欧拉公式到旋转位置编码RoPE(含其推导与代码实现)
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AI大模型系列：快速通俗理解Transformer旋转位置编码RoPE
2401_85325397的博客
11-09 2039
位置编码知识准备旋转位置编码的本质和计算流程旋转位置编码如何表达相对位置信息旋转位置编码的源码分析旋转位置编码的推导因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费。
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10-31 1022
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