神经网络Transformer架构中的旋转位置编码 旋转位置编码是一种在Transformer架构中为序列中每个标记的位置信息进行编码的技术。它通过旋转查询和键向量中的元素来注入相对位置信息，使模型能够更好地捕捉序列中元素之间的位置关系。 旋转位置编码的核心思想是通过旋转操作将位置信息嵌入到查询和键向量中。具体来说，对于序列中的每个位置，旋转位置编码会生成一个旋转矩阵，该矩阵会应用到查询和键向量的元素上。旋转的角度与位置相关，使得不同位置的向量在计算注意力时具有不同的相位。这种设计使得模型能够根据相对位置差异来调整注意力权重，从而更有效地处理长序列和捕捉远距离依赖关系。 旋转位置编码的数学实现涉及复数域中的旋转操作。假设查询向量q和键向量k的每个维度对应一个复数，旋转位置编码会将这些复数乘以一个位置相关的旋转矩阵。旋转矩阵由角度θ决定，θ根据位置和维度索引计算得出。通过这种旋转，不同位置的查询和键向量在点积计算时会产生相位差，从而编码相对位置信息。这种方法避免了使用固定的位置嵌入向量，而是通过动态调整向量的方向来注入位置信息。 旋转位置编码的优势在于其线性性和可扩展性。由于旋转操作是线性的，它可以在计算注意力时高效地集成到现有的Transformer框架中。此外，旋转位置编码能够自然地扩展到长序列，因为它不依赖于预定义的位置嵌入表，而是通过函数生成旋转角度。这使得模型在处理超过训练时序列长度的输入时，仍能保持良好的性能，而无需重新训练或调整位置编码。 旋转位置编码的应用广泛，尤其在长文本处理和生成任务中表现出色。例如，在大型语言模型中，旋转位置编码被用于提升模型对长文档的理解和生成能力。通过更精确地编码位置信息，模型能够更好地维持上下文的连贯性，减少错误和重复。此外，旋转位置编码还被用于改进多模态任务，如图像描述生成，其中序列中的元素需要准确的位置关系来生成合理的输出。