AI学习记录 - transformer的位置编码的理解

news2024/11/24 13:03:43

看完肯定懂，可能会更新

一看位置编码公式，感觉很懵逼

在这里插入图片描述

懵逼四点：（或者你还有其他不懂的点）

1、为什么使用正弦余弦公式？不可以使用其他公式？
2、为什么奇数位置使用余弦，偶数位置使用正弦？
3、为什么不单独使用正弦，或者单独使用余弦？
4、正弦余弦公式到底是怎么影响原词向量的？怎么进行计算的？

如果原词向量为下图，你打算怎么给词向量叠加上位置编码呢？（假设词向量只有5位，实际上gpt是几万位）

在这里插入图片描述

我来告诉你几种脑子突然出现的想法。
1、给每个词向量的每一个位置都加上位置号码，例如have = [0.1,0.4,0.8 …] …day[4.8, 4.1, 4.4, 4.6, 4.6],发现一个问题，当我们的句子很长例如500个字的时候，后面词语位置编码会很大，本来词向量大部分都是0-1的数字，你这么大，位置编码会严重覆盖掉原有的词向量语义，词向量会丢失原有的语义。

2、等比例缩小行不行，假设100个词语，第1个词汇叠加0，第2个词汇叠加0.01，第3个词汇叠加0.02，第100个词汇叠加0.99，这样确实是可以的，没有问题，但是在实际训练中词与词之间的距离是0.01，数字太小了，位置信息太弱了，实际训练效果不好。假设原词向量大部分维度的数字都在0-1，起码我叠上去的数字也在这个区间吧。

。。。。或者你还想到其他的办法

总结：位置信息太强不行，相邻词之间位置信息太弱也不行

先看三角函数为什么可以，我们看下三角函数的图像
在这里插入图片描述

先提一个点：位置信息肯定是唯一的，或者是在很长的文字当中，起码重复度不会太高，x轴代表位置，y轴代表叠加上去的值。

假设只使用一个三角函数sin x，我们将第2和第14两个位置输入到sin x，他们的值很像，在神经网络的训练中，很容易把第2个位置和第14个位置当成是一个位置，不满足我们上面说到的要求位置唯一性。

sin2
在这里插入图片描述

sin14
在这里插入图片描述

怎么将sin变得具有唯一性呢，原生的sinx函数，周期性较短，很容易出现重复的值，但是我们要求位置信息肯定是唯一的，所以要把sin函数的波长拉长，拉长到10000，下图我拉长到10000，然后将位置x=0，1，2，3…n对应sin(x/10000)叠加到词向量上面，就保证了词与词之间的位置编码具有唯一性。虽然唯一性是保证了，但是相邻词之间的位置编码间隔差值还是太小，不行不行。
在这里插入图片描述

所以，重点来了，

原公式在
每个词向量的倒数第1维，使用的是波长为10000的sin公式
在每个词向量的倒数第2维，使用的是波长为5000的sin公式，
维度越靠前，使用的波长越短。

1、单看最后一维，词与词之间的差值非常小，间隔可能在0.00001之间，但是可以保证唯一性，但在神经网络训练中太弱了，位置信息几乎不起作用。
2、根据公式，维度越靠前面波长越短，倒数第2个维度，词与词之间间隔可能在0.0001之间。
3、依次类推，相邻词语不同维度的差值可以大概看作 [0.5, 0.1, 0.05, 0.001 …0.0001，0.00001]。
4、我们发现维度越靠前，不同词语的同等维度数字差距越大，这就能明显的区分出词与词之间的间隔，同时靠后的维度又保证了位置的唯一性。
5、那为什么又要使用cos呢，我的理解是主要还是为了提取更多的位置特征，增加一点复杂性，让位置编码拥有更多的位置特征。