NeurIPS 2024 | Transformer长度外推，全新位置编码DAPE大幅提升模型性能

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©作者 |  郑传阳 单位 |  香港中文大学 在当今的人工智能领域，Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而，Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法，如绝对位置编码（APE）和相对位置编码（RPE），虽然在许多任务中表现良好，但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。 为了应对这一挑战，提出了一种全新的位置编码方法：Data-Adaptive Positional Encoding（DAPE）。DAPE 通过动态调整位置编码，使其能够根据输入上下文和学习到的固定先验进行自适应调整。这种创新方法不仅保留了局部和反局部信息，还在模型训练长度和长度泛化方面显著提升了模型性能。相关研究成果已被 NeurIPS 2024 收录。 论文标题： DAPE: Data-Adaptive Positional Encoding for Length Extrapolation 论文地址： https://arxiv.org/abs/2405.14722 ………………………………