Binary Cross-Entropy Loss

LLM Deep Dive: Positional Encodings Explained

本文深入探讨了位置编码，这是大型语言模型（LLMs）在分词与嵌入章节中的一个关键组成部分。位置编码对于保留输入数据的序列性质至关重要，因为在分词过程中，这种序列性质会丢失。通过向每个编码其位置的 token 嵌入添加一个固定向量，LLMs 可以更好地理解词序、语法和语义，从而在语言翻译和文本摘要等任务中取得更好的性能。