Model Transformer ialah model jujukan ke jujukan yang menggunakan mekanisme perhatian kendiri dan popular secara meluas dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Pengekodan kedudukan ialah komponen penting dalam model Transformer Ia boleh memperkenalkan maklumat pesanan dalam urutan ke dalam model dengan berkesan, dengan itu memproses data jujukan dengan lebih baik. Dengan pengekodan kedudukan, model boleh memodelkan perkataan berdasarkan kedudukannya dalam urutan, memberikan maklumat kontekstual tentang susunan perkataan. Kaedah ini mengelakkan masalah kecerunan yang hilang atau meletup rangkaian neural berulang tradisional (RNN) apabila memproses jujukan panjang. Pengekodan kedudukan biasanya dicapai dengan menambahkan vektor yang boleh dipelajari atau fungsi sinus/kosinus tetap. Dalam model Transformer, pengenalan pengekodan kedudukan membolehkan model memahami dengan lebih baik hubungan urutan data jujukan, sekali gus meningkatkan prestasi dan keupayaan ekspresinya.
Dalam model Transformer, pengekodan kedudukan dilaksanakan melalui matriks pengekodan kedudukan bebas. Setiap baris sepadan dengan vektor pengekodan kedudukan, yang ditambahkan pada vektor pembenaman perkataan input untuk menambah maklumat pengekodan kedudukan pada setiap perkataan dalam urutan input. Kaedah ini membolehkan model menangkap hubungan kedudukan relatif perkataan yang berbeza dalam urutan, dengan itu lebih memahami semantik urutan input.
Vektor pengekodan kedudukan ini dijana menggunakan fungsi sin dan cos. Untuk setiap kedudukan i dan setiap dimensi j, nilai dalam matriks pengekodan kedudukan dikira dengan formula berikut:
PE_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model }} )
PE_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
di mana pos mewakili kedudukan semasa, i mewakili dimensi semasa, dan d_model mewakili dimensi model. Seperti yang anda lihat, kedua-dua fungsi sin dan cos menggunakan istilah eksponen Asas sebutan eksponen ini ialah 10000, dan kuasa eksponen dikira berdasarkan kedudukan dan dimensi.
Jadi mengapa menggunakan fungsi sin dan cos sebagai pengekodan kedudukan? Terdapat beberapa sebab di sini:
1. Berkala
Fungsi sin dan cos adalah kedua-dua fungsi berkala dan boleh menghasilkan corak berkala berulang. Dalam data urutan, maklumat kedudukan biasanya berkala Contohnya, dalam pemprosesan bahasa semula jadi, kedudukan perkataan dalam ayat biasanya berkala. Menggunakan fungsi sin dan cos boleh membantu model menangkap maklumat berkala ini dan dengan itu mengendalikan data jujukan dengan lebih baik.
2. Perbezaan pengekodan antara kedudukan yang berbeza
Menggunakan fungsi sin dan cos boleh menghasilkan perbezaan pengekodan antara kedudukan yang berbeza Ini kerana nilai fungsi sin dan cos pada kedudukan yang berbeza. Perbezaan ini boleh membantu model membezakan dengan lebih baik perbezaan antara kedudukan yang berbeza dan dengan itu mengendalikan data jujukan dengan lebih baik.
3. Kebolehtafsiran
Faedah lain menggunakan fungsi sin dan cos sebagai pengekodan kedudukan ialah ia boleh ditafsirkan. Oleh kerana fungsi ini adalah fungsi klasik dalam matematik, sifat dan cirinya sangat jelas, jadi kesannya terhadap model dapat difahami dengan lebih baik.
Secara amnya, menggunakan fungsi sin dan cos sebagai pengekodan kedudukan ialah cara yang sangat berkesan untuk membantu model Transformer mengendalikan data jujukan dengan lebih baik. Pada masa yang sama, kaedah ini juga mempunyai kebolehtafsiran tertentu dan membantu orang ramai lebih memahami mekanisme pengendalian model.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa menggunakan fungsi sin dan cos dalam pengubah untuk pengekodan kedudukan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!