📍 位置编码详解

简介: 位置编码为模型提供序列顺序信息。绝对编码如可学习和Sinusoidal,简单但外推性差;相对编码如RoPE和ALiBi,支持长序列外推,广泛用于LLaMA、BLOOM等大模型。面试常考其原理、优劣及长序列处理能力。(238字)

🏗️ 位置编码类型
1️⃣ 绝对位置编码
可学习位置编码
● 原理:将位置作为可训练参数
● 优点:简单直接,可适应任务
● 缺点:固定长度,泛化性差
Sinusoidal位置编码
● 原理:使用正弦和余弦函数
● 公式:
$PE{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d{model}}}\right)$
$PE{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d{model}}}\right)$
2️⃣ 相对位置编码
RoPE (旋转位置编码)
● 原理:通过旋转矩阵编码相对位置
● 优点:支持任意长度,相对位置感知
● 应用:LLaMA、ChatGLM等
ALiBi (Attention with Linear Biases)
● 原理:在注意力分数中添加线性偏置
● 优点:外推能力强,计算高效
● 应用:BLOOM、MPT等
📊 编码方法对比
方法 类型 外推能力 计算效率 应用模型
可学习 绝对 差 高 早期Transformer
Sinusoidal 绝对 中 高 原始Transformer
RoPE 相对 好 中 LLaMA、Qwen
ALiBi 相对 极好 高 BLOOM、MPT
🎯 面试重点

  1. 为什么需要位置编码?
  2. RoPE相比绝对位置编码的优势?
  3. 如何处理超出训练长度的序列?
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