Transformer位置编码：打开NLP新视界的关键

2023-08-10 17:08:28

位置编码：Transformer 模型中的关键技术

在自然语言处理 (NLP) 的世界中，Transformer 模型已经成为一种革命性的力量，在机器翻译、文本生成和信息提取等任务中取得了令人印象深刻的成就。作为 Transformer 模型的基础，位置编码发挥着至关重要的作用，它赋予模型感知单词在句子中相对位置的能力。

位置编码：是什么？

位置编码是一种将单词在句子中相对位置信息编码成数值的技术。在 Transformer 模型中，位置编码通常通过正弦波函数实现。这些正弦波能够产生周期性的模式，用来表示单词在句子中的位置。

位置编码：为什么重要？

位置编码对于 Transformer 模型来说至关重要，原因如下：

理解句子结构： 它允许模型了解单词在句子中的顺序，从而更好地理解句子的语法和含义。
消除歧义： 在上下文中，单词的含义可能会因其位置而异。例如，“我喜欢苹果”和“苹果喜欢我”中的“苹果”有不同的含义。
提高性能： 研究表明，位置编码显着提高了 Transformer 模型在各种 NLP 任务中的性能。

位置编码：如何实现？

位置编码的实现通常涉及以下步骤：

转换单词位置： 将单词在句子中的位置转换为数字。
使用正弦波函数： 将数字作为正弦波函数的参数。
计算正弦值： 计算正弦波函数的值。
生成编码： 将正弦值作为单词的位置编码。

代码示例：

import numpy as np

def positional_encoding(pos, d_model):
    """
    :param pos: 单词位置
    :param d_model: 词嵌入维度
    :return: 位置编码
    """
    angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (np.arange(d_model) // 2)) / d_model)
    angle_rads = pos * angle_rates
    angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])
    angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])
    pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]
    
    return pos_encoding