神经网络Transformer架构中的绝对位置编码

绝对位置编码是一种在Transformer架构中为输入序列中的每个标记注入位置信息的技术。由于Transformer的自注意力机制本身不具备感知序列顺序的能力，位置编码被设计用来弥补这一缺陷，使模型能够理解标记在序列中的具体位置。

绝对位置编码的核心思想是为序列中的每个位置分配一个独特的编码向量。这些编码向量与标记的嵌入向量相加，形成同时包含语义和位置信息的输入表示。最常见的实现方式是使用正弦和余弦函数的组合来生成位置编码，其公式为：对于位置\(pos\)和维度\(i\)（其中\(i\)为偶数或奇数），编码值通过\(PE_{(pos, 2i)} = \sin(pos / 10000^{2i/d_{\text{model}}})\)和\(PE_{(pos, 2i+1)} = \cos(pos / 10000^{2i/d_{\text{model}}})\)计算，这里\(d_{\text{model}}\)是模型维度。这种正弦函数设计允许模型轻松学习相对位置关系，因为对于固定偏移\(k\)，\(PE_{pos+k}\)可以表示为\(PE_{pos}\)的线性函数。

绝对位置编码的优点是简单高效，能够明确标记每个位置的唯一性，并在训练中稳定优化。然而，它存在局限性，例如无法泛化到训练时未见过的序列长度，且可能难以直接捕捉标记间的相对距离。在实际应用中，绝对位置编码是Transformer模型（如原始BERT和GPT系列）处理序列任务的基础组件，确保模型能准确解析语言结构。