从零开始了解transformer的机制|第二章：Positional Encoding

为什么需要Positional Encoding？

Transformer 模型没有像RNN那样的显式顺序信息（RNN是一个词一个词蹦出来的）。为了引入序列中单词的位置信息，位置编码被添加到输入嵌入中，以便模型能够理解单词在序列中的相对位置。

怎么做Positional Encoding？

在Transformer中，位置编码是通过一些特定的数学函数来实现的。

一种常见的位置编码方法是使用正弦和余弦函数。具体来说，位置编码为每个位置和每个维度生成一个值，然后将这些值添加到input embedding中。这样，每个位置的词向量就会有一个额外的位置信息。

下面是一个用于生成位置编码的公式，其中 `pos` 表示位置，`i` 表示维度：

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i / d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i / d_model))

在这个公式中，`d_model` 是词向量的维度。对于每个位置 `pos` 和维度 `i`，我们分别计算正弦和余弦值，并将它们添加到词向量中。

以下是一个简化的 Python 代码示例，用于生成位置编码：

python
import numpy as np

def positional_encoding(max_len, d_model):
    position_enc = np.zeros((max_len, d_model))
    for pos in range(max_len):
        for i in range(0, d_model, 2):
            position_enc[pos, i] = np.sin(pos / (10000 ** (i / d_model)))