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词向量+位置编码=语义+语序？Transformer如何让相加操作不丢失原意？

news 来源：原创 2025/8/11 15:36:22

在Transformer模型中，词向量（Token Embedding）和位置编码（Position Encoding）通过相加的方式结合，而模型能够同时保留词本身的语义信息和位置信息，这主要得益于以下机制：

  1. 为什么相加后仍能表示原词？

  • 线性叠加原理：
    词向量和位置编码是两个独立的向量，它们的维度相同。相加操作相当于将两者的信息线性叠加，而非覆盖或替换。例如：

  • 词向量： [0.5, 0.3, -0.2] （代表“猫”的语义）

  • 位置编码： [0.1, -0.4, 0.3] （代表第3个位置）

  • 相加后： [0.6, -0.1, 0.1] （同时包含“猫”和位置3的信息）

  • 模型训练的适应性：
    在训练过程中，模型会通过反向传播学习如何将叠加后的向量分解为语义和位置信息。例如，注意力机制可能通过不同的权重矩阵，分别提取内容相关的信息（词向量主导）和位置相关的信息（位置编码主导）。

  1. 模型如何区分位置编码和词向量？

  • 注意力机制的“选择性关注”：
    自注意力机制通过计算Query、Key、Value的相关性来决定如何聚合信息。位置编码的加入会影响这些相关性的计算，但模型可以通过学习不同的权重，让不同的注意力头分别关注内容或位置：

  • 内容头：更关注词向量本身，用于捕捉语义依赖（如“猫”和“狗”的关系）。

  • 位置头：更关注位置编码，用于捕捉语序信息（如“猫追老鼠”和“老鼠追猫”的差异）。

  • 位置编码的显式设计：

  • 固定位置编码（如正弦/余弦函数）：位置信息由预定义的公式生成，模型通过学习如何解析这些固定模式来分离位置信息。

  • 可学习位置编码：位置编码是训练出来的参数，模型直接学习如何将其与词向量结合。

  • 残差连接的作用：
    Transformer的每个子层（如自注意力、前馈网络）都使用残差连接。这种设计允许模型在深层网络中保留原始词向量的信息，避免位置编码完全淹没语义信息。

  1. 为什么选择相加而非拼接？

  • 维度效率：相加保持维度不变，避免拼接导致的维度膨胀（如词向量维度 d 拼接后变为 2d ）。

  • 信息融合的灵活性：相加允许每个维度同时编码内容和位置信息，而拼接需要模型在更高维度上分别处理两者，可能增加计算复杂度。

总结

Transformer通过线性叠加和注意力机制的选择性学习，实现了词向量和位置编码的高效融合。这种设计既保留了语义信息，又显式注入了位置信息，使模型能够处理长距离依赖和复杂的语言结构。

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