HuggingFace工程师亲授：如何在Transformer中实现最好的位置编码

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机器之心报道 编辑：蛋酱 一个有效的复杂系统总是从一个有效的简单系统演化而来的。——John Gall 在 Transformer 模型中，位置编码（Positional Encoding） 被用来表示输入序列中的单词位置。与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制，需要通过位置编码显式地为模型提供序列中单词的位置信息，以更好地学习序列关系。 位置编码通常通过数学函数生成，目的是为每个位置生成一个独特的向量。这些向量在嵌入空间中具有特定的性质，比如周期性和连续性。 在最近的一篇文章中，HuggingFace 机器学习工程师 Christopher Fleetwood 介绍了逐步发现 Transformer 模型中最先进位置编码的方法。为此，作者会讲述如何不断改进位置编码方法，最终形成旋转位置编码 (RoPE)，并在最新的 LLama 3.2 版本和大多数现代 Transformer 中使用 ………………………………