Transformer注意力机制中位置编码技术的映射

本文探讨了Transformer架构中的位置编码技术，重点关注位置信息如何以及在何处被整合到注意力机制中。文章超越了按时间顺序的呈现方式，而是根据方法在注意力公式中的注入点进行分类。作者提出了一个2x2的网格（绝对与相对，固定与学习）来映射这些技术，并将其与原始Transformer在注意力层之前将位置向量添加到token嵌入中的方法进行了对比。 AI

影响 阐明了位置编码方法的格局，帮助研究人员理解和选择适合序列建模任务的技术。

排序理由 该条目是对AI模型中位置编码现有研究的技术性解释和分类。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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