自然语言处理:第五十七章 RoPE旋转位置编码

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1 关于RoPE

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现的相对位置编码，兼顾了模型性能和效率。

2023 年上半年的时候，大模型位置编码尚有 Alibi 和 RoPE 在相互比拼，而到了 2023 年下半年，及今 2024 年，新开源出来的模型，大部分都是使用 RoPE 了。当然 Alibi 也有其优势，这个在讲 Alibi 的时候来说。

苏神在他的个人网站科学空间中对 RoPE 有相关文章进行了介绍，本篇是在这个基础上，对 RoPE 进行理解（公式和符号上也会沿用苏神的写法）。

（1）以绝对位置编码的方式实现相对位置编码

前面提到，RoPE 是一种一绝对位置编码的方式实现的相对位置编码，那么这么做能带来什么收益？

先说原因：

在文本长度不长的情况下（比如 Bert 时代基本都是 256/512 token 的长度），相对位置编码和绝对位置编码在使用效果上可以说没有显著差别。

如果要处理更大长度的输入输出，使用绝对位置编码就需要把训练数据也加长到推理所需长度，否则对于没训练过的长度（训练时没见过的位置编码），效果多少会打些折扣。

而使用相对位置编码则更容易外推，毕竟 token-2 和 token-1 的距离，与 token-10002 和 token-10001 的距离是一样的，也因此可以缓解对巨量长文本数据的需求。

但是传统相对位置编码的实现相对复杂，有些也会有计算效率低的问题。由于修改了 self-attention 的计算方式，也比较难推广到线性注意力计算法模型中。

总结来说，就是绝对位置编码好实现，效率高，适用线性注意力，而相对位置编码易外推，因此就有了对“绝对位置编码的方式实现相对位置编码”的追求，去把二者的优点结合起来。

下面简单回顾一下绝对位置编码和相对位置编码。（对位置编码比较熟悉的朋友可以直接跳到第3节。）

（1）绝对位置编码</