【Transformer模型学习】第三篇：位置编码

0. 前言

按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。

本文是Transformer学习系列的第三篇文章：

• 第一篇：提出背景、模型架构及推理过程
• 第二篇：多头注意力机制
• 第三篇：位置编码（本篇）

本文将介绍Transformer的重要（难点）内容——位置编码。

1. 为什么需要位置编码？

在第一篇文章就说明过：Transformer的优点在于可以并行化处理序列，这是因为注意力机制的引入，使得输入或输出序列中的（各个token的）距离将不会影响模型的处理，即注意力机制是排列不变的。并行处理加上排列不变就会带来一个麻烦：模型无法直接感知输入序列中元素的位置信息。

与RNN相比，RNN可以通过其循环结构逐步处理序列中的每个元素，并将前一个时间步的隐藏状态传递到下一个时间步。这种机制使RNN能够自然地捕捉序列中的时间依赖关系和顺序信息。

所以，Transformer需要一种编码机制：让模型能够知道输入序列中的元素的位置信息，尤其是两个元素间的相对位置信息。

2. 如何进行位置编码？

“对一个序列中的元素进行位置编码”，这乍一看是个非常简单的任务，只要对其中所有元素进行编号[1, 2, 3…]不就行了吗？

但实际上，如此简单粗暴的位置编码方式是不可行的。主要是因为自然编号是离散的整数值，缺乏连续性和平滑性。自然编号的数值范围会随序列长度线性增长，导致训练不稳定，尤其是在长序列任务中。

因此，我们需要一种更聪明的位置编码，它要满足以下条件：

位置编码（Positional Encoding）在Transformer中起着至关重要的作用，它需要满足以下条件才能有效地为模型提供位置信息：

1. 唯一性：每个位置的位置编码必须是唯一的，以便模型能够区分序列中不同位置的元素。

2. 相对位置信息：位置编码应该能够捕捉到相对位置信息（如距离、方向等），而不仅仅是绝对位置。例如，模型应该能够知道“距离当前词3个位置的词”在哪里。

3. 可扩展性：位置编码应该能够适应不同长度的序列，而不仅仅是训练时见过的序列长度。例如，模型在训练时可能只见过长度为100的序列，但在测试时可能需要处理长度为1000的序列。

3. 正弦和余弦位置编码

在Attention is All You Need 提出了一种位置编码方法——正弦和余弦位置编码。

位置编码是一个与词嵌入维度相同的向量，直接加到词嵌入上：假设词嵌入的维度为$d_{\text{model}}$，那位置编码的维度也为$d_{\text{model}}$。

对于位置 $pos$和维度 $i$，位置编码的计算公式为：
$$P_{pos,2i}=\sin \left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{\text{model}}}}}\right)$$
$$P_{pos,2i+1}=\cos \left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{\text{model}}}}}\right)$$
其中：

• $pos$：序列中的位置索引（从0开始）。
• $i$：维度索引（从0到 $d_{\text{model}}-1$）。
• $d_{\text{model}}$：词嵌入的维度，例如设为512。
• $10000$：一个超参数，用于控制波长。

4. 举个例子

我们通过一个更简单的例子来计算位置编码。假设我们有一个序列长度为2（即2个词），词嵌入维度为4（即每个词用一个4维向量表示）。我们将使用正弦和余弦位置编码公式来计算位置编码。

4.1 参数设置

• 序列长度 $\text{seq\_len}=2$。
• 词嵌入维度$d_{\text{model}}=4$。
• 位置索引 $pos=0,1$。
• 维度索引 $i=0,1$（因为 $d_{\text{model}}=4$，所以 $i$ 的取值范围是0到1）。

4.2 计算分母项

首先计算分母项 $\text{div\_term}$：
$$\text{div\_term}=10000^{\frac{2i}{d_{\text{model}}}}$$
对于 $i=0,1$，计算结果如下：

• 当 $i=0$ 时：
  $$\text{div\_term}=10000^{\frac{0}{4}}=1$$
• 当 $i=1$ 时：
  $$\text{div\_term}=10000^{\frac{2}{4}}=10000^{0.5}=100$$

4.3 计算位置编码

对于每个位置 $pos$和维度 $i$，计算正弦和余弦值。

位置 $pos=0$

• 偶数维度（$2i$）：
  • $i=0$：
    $$P_{0,0}=\sin \left(\frac{0}{1}\right)=\sin (0)=0$$
  • $i=1$：
    $$P_{0,2}=\sin \left(\frac{0}{100}\right)=\sin (0)=0$$
• 奇数维度（$2i+1$）：
  • $i=0$：
    $$P_{0,1}=\cos \left(\frac{0}{1}\right)=\cos (0)=1$$
  • $i=1$：
    $$P_{0,3}=\cos \left(\frac{0}{100}\right)=\cos (0)=1$$
• 位置 $pos=0$ 的位置编码：
  $$P_0=[0,1,0,1]$$

位置 $pos=1$

• 偶数维度（$2i$）：
  • $i=0$：
    $$P_{1,0}=\sin \left(\frac{1}{1}\right)=\sin (1)\approx 0.8415$$
  • $i=1$：
    $$P_{1,2}=\sin \left(\frac{1}{100}\right)=\sin (0.01)\approx 0.0100$$
• 奇数维度（$2i+1$）：
  • $i=0$：
    $$P_{1,1}=\cos \left(\frac{1}{1}\right)=\cos (1)\approx 0.5403$$
  • $i=1$：
    $$P_{1,3}=\cos \left(\frac{1}{100}\right)=\cos (0.01)\approx 0.9999$$
• 位置 ( pos = 1 ) 的位置编码：
  $$P_1=[0.8415,0.5403,0.0100,0.9999]$$

4.4 位置编码矩阵

将每个位置的位置编码组合起来，得到位置编码矩阵 $P$：
$$P=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 1\\ 0.8415& 0.5403& 0.0100& 0.9999\end{array}\right]$$

最终，将会把位置编码矩阵$P$直接加到生成的词向量矩阵上。

5. 相对位置信息

前文我们说过：位置编码的重要性质之一是能捕获输入的相对位置信息，那正弦和余弦编码是如何获得相对位置信息的呢？

假设我们有两个位置 $pos$和 $pos+k$，它们的位置编码分别为 $P_{pos}$ 和 $P_{pos+k}$。我们需要分析它们之间的关系。

正弦和余弦函数是周期函数，具有以下性质：
$$\sin (a+b)=\sin a\cos b+\cos a\sin b$$
$$\cos (a+b)=\cos a\cos b-\sin a\sin b$$

根据以上三角函数和差化积关系，容易得出：

• 对于偶数维度（$2i$）：

  $$P_{pos+k,2i}=P_{pos,2i}{P}_{k,2i+1}+P_{pos,2i+1}{P}_{k,2i}$$

• 对于奇数维度（$2i+1$）：

  $$P_{pos+k,2i}=P_{pos,2i+1}{P}_{k,2i+1}-P_{pos,2i}{P}_{k,2i}$$

6. 改进的位置编码方式——RoPE

RoPE（Rotary Positional Encoding）是一种创新的位置编码方法，旨在改进Transformer模型中位置信息的处理方式。与传统的绝对位置编码不同，RoPE通过旋转矩阵的方式将位置信息直接嵌入到词向量的计算过程中，特别是在自注意力机制中。

6.1 RoPE的核心思想

RoPE的基本思想是通过在计算Query和Key向量时动态地应用旋转矩阵来编码位置信息。这种方法允许模型不仅能够捕捉单词间的相对位置关系，还能保持对长距离依赖的有效建模能力。

具体来说，对于一个给定的位置$pos$和维度$i$，RoPE会生成一个旋转角度${\theta }_{pos,i}$，然后使用这个角度对Query和Key向量进行旋转操作。旋转操作可以通过以下公式描述：

• 对于偶数维度$i$：
  $$Q_{pos,i}^{\prime }=Q_{pos,i}\cdot \cos ({\theta }_{pos,i})-Q_{pos,i+1}\cdot \sin ({\theta }_{pos,i})$$

  $$K_{pos,i}^{\prime }=K_{pos,i}\cdot \cos ({\theta }_{pos,i})-K_{pos,i+1}\cdot \sin ({\theta }_{pos,i})$$

• 对于奇数维度(i)：
  $$Q_{pos,i}^{\prime }=Q_{pos,i}\cdot \cos ({\theta }_{pos,i-1})+Q_{pos,i-1}\cdot \sin ({\theta }_{pos,i-1})$$
  $$K_{pos,i}^{\prime }=K_{pos,i}\cdot \cos ({\theta }_{pos,i-1})+K_{pos,i-1}\cdot \sin ({\theta }_{pos,i-1})$$

这里的${\theta }_{pos,i}$通常基于一些预定义的规则来确定，例如${\theta }_{pos,i}=pos/10000^{2i/d_{model}}$。

6.2 RoPE的优势

1. 相对位置感知：由于RoPE直接在计算Query和Key的过程中融入了位置信息，这使得它天然支持对相对位置的感知，这对于理解句子结构非常关键。

2. 简化模型设计：RoPE不需要额外的位置编码向量加到输入嵌入上，简化了模型的设计和实现。

3. 增强表达能力：通过旋转矩阵的方式，RoPE能够在不同的维度上灵活地表示位置信息，从而增强了模型的整体表达能力。

4. 适应性更强：RoPE可以自然地扩展到更长的序列长度，因为它不依赖于固定的最大序列长度，而是根据实际位置动态调整旋转角度。

RoPE提供了一种新颖且有效的方法来编码位置信息，尤其适用于需要精确捕捉元素间相对位置关系的任务。它的灵活性和有效性使其成为Transformer架构中的一个重要改进方向。

7. 总结

位置编码为Transformer模型提供序列中元素的位置信息，弥补自注意力机制的排列不变性。它通过引入位置信息，使模型能够区分不同位置的词，并捕捉相对位置关系。位置编码的设计需满足唯一性、连续性、可扩展性和计算效率等条件，以确保模型能够有效处理序列数据并提升性能。

本文详细介绍了常用的位置编码方式——正弦和余弦位置编码，并通过实例说明其应用方式。最后也介绍了改进的位置编码方式——RoPE。