在transformer的嵌入位置编码中为什么要保持周期性？

简单记录学系~

保持周期性（即正弦和余弦函数的周期性）在 Transformer 的位置编码中有几个非常重要的原因，特别是在序列建模和捕捉长短期依赖方面。我们来详细分析为什么周期性对位置编码至关重要。

1. 序列的相对位置关系

Transformer 的一个关键特性是它的自注意力机制（Self-Attention），这种机制能够允许模型同时关注序列中的所有位置，不依赖于输入的顺序。为了让模型理解不同位置之间的关系，必须为每个位置提供位置信息。

如果位置编码不具有周期性，那么模型就无法感知到不同位置之间的周期性模式。而序列中的位置关系通常是相对的，比如：

• 第一个 token 与最后一个 token 在某些任务中可能有一定的相对关系（例如在句子中，起始和结束标记之间的依赖）。
• 模型还需要捕捉到如句子中重复的语法结构，这通常是周期性的（例如，在循环结构中，“subject-verb-object”结构会重复）。

周期性使得模型可以自然而然地捕捉到这些位置的相对关系。

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2. 模型对长短期依赖的建模

正弦和余弦函数的周期性允许模型在不同的尺度上捕捉位置关系：

• 低频部分：在位置编码的低维度中，正弦和余弦函数变化缓慢，能够捕捉长距离的依赖关系。例如，在处理一个长句子时，低频成分能够帮助模型理解长句子中起始位置和结尾位置之间的关系。

• 高频部分&#