PositionEmbedding的多方面探究

一、PositionEmbedding是什麼

1、PositionEncoding（位置編碼）是Transformer中的一個重要的模塊，它是一個基於正弦和餘弦函數的位置編碼方法，用於對輸入位置進行編碼。PositionEncoding的實現與位置向量的目的類似，通過為不同位置的單詞分配不同的位置向量來捕獲單詞順序的信息，但它不是一個固定的位置向量，而是通過計算得到的位置向量，具體方式為：

def get_position_embedding(self, inputs):
    position = K.cumsum(K.ones_like(inputs, dtype='float32'), axis=1)

    position_embedding = position * self.positional_embedding[:, :K.shape(inputs)[1], :]
    return position_embedding

其中輸入inputs的shape 為(batch_size, seq_length), self.positional_embedding 的shape 為(max_length, embedding_dim)，其中 max_length 為輸入樣本最大長度，embedding_dim 為單詞向量維度。對於輸入的每一個單詞，PositionEncoding通過計算其位置，然後根據位置得到其對應的位置向量，最終獲得整個輸入序列的位置向量矩陣。

二、PositionEmbedding的實現方式

2、在計算每個位置的位置向量時，PositionEncoding 採用了一組固定函數的正弦、餘弦變換來編碼序列中單詞的位置信息，具體地說，對於序列中每個位置i，計算方式如下：

def get_angles(position, i, d_model):
    angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i//2)) / np.float32(d_model))
    return position * angle_rates

def positional_encoding(position, d_model):
    angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis],
                            np.arange(d_model)[np.newaxis, :],
                            d_model)

    # apply sin to even indices in the array; 2i
    angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])

    # apply cos to odd indices in the array; 2i+1
    angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])

    pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]

    return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)

其中，position是位置的列表，d_model 是位置向量的長度，get_angles 是計算每個位置上的角度的函數。首先，為每個位置i和位置向量中的每個維度d，生成一個包含角度值的張量，其中

positional_encoding 函數首先計算 get_angles 生成的角度向量，然後分別對奇數位和偶數位進行正弦函數和餘弦函數的應用，最後將兩部分合併。

三、PositionEmbedding的應用場景

3、PositionEncoding的作用就是為了讓Transformer模型了解輸入序列中單詞的順序，從而更好地應用注意力機制。具體來說，PositionEncoding 通過將位置編碼添加到詞向量（word embedding）中來獲得位置信息，從而使得對於輸入序列的每一個位置，模型能夠理解其在序列中的位置，並學習到單詞間特定的相對位置關係。因此，PositionEncoding廣泛應用於自然語言處理任務中，特別是文本分類、命名實體識別、語言模型等領域。例如，在文本分類任務中，我們可以使用PositionEncoding來幫助模型學習到不同詞語之間的相對順序，以更好地理解句子的含義。

四、PositionEmbedding與其他模塊的應用

4、除了單獨使用PositionEncoding，這個模塊也可以和其他模塊一起使用，以提升模型的性能。例如，在NLP中，PositionEncoding通常和Attention或者Transformer Encoder模塊一起使用，這樣可以使模型快速掌握序列上不同位置的信息，從而實現更好的上下文理解並提高模型的泛化性能。在實際應用中，可以採用預訓練模型，並進一步調整PositionEncoding模塊的參數，以獲得更好的性能。

五、PositionEncoding的優缺點

5、PositionEncoding的優點是可以捕獲輸入序列中單詞的位置信息，同時由於其計算位置向量的方法，參數量非常小。因此，通過PositionEncoding可以使得模型具備更加豐富的上下文理解和泛化性能。PositionEncoding的缺點在於，當輸入序列長度較大時，PositionEncoding捕獲位置信息的效果會隨之下降，且計算成本會隨着序列長度的增加而加大，從而導致模型的訓練速度降低。