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位置编码从前到后包括：绝对位置编码、余弦位置编码、旋转位置编码、ALiBi相对位置编码。
1 绝对位置编码（Absolute Positional Encoding） 应用的模型：BERT、GPT等Transformer基础模型广泛使用绝对位置编码来处理序列数据。 算法思想：绝对位置编码通过为序列中的…位置编码
位置编码从前到后包括：绝对位置编码、余弦位置编码、旋转位置编码、ALiBi相对位置编码。
1 绝对位置编码（Absolute Positional Encoding） 应用的模型：BERT、GPT等Transformer基础模型广泛使用绝对位置编码来处理序列数据。 算法思想：绝对位置编码通过为序列中的每个位置分配一个唯一的向量来工作。这些向量被加到对应位置的词嵌入上，从而使模型能够根据单词的位置信息进行学习。在BERT中，位置编码是可学习的参数，而在原始的Transformer和GPT中，则采用了预定义的、基于固定公式生成的绝对位置编码。 优点： 简单直接，易于实现。通过为每个位置分配唯一的编码，模型可以准确地获得每个单词的绝对位置信息，有助于处理位置敏感的任务。 缺点： 固定的位置编码可能限制了模型处理长序列的能力，因为它需要在训练前预先定义最大序列长度。可能不如相对位置编码灵活，后者能更好地处理长距离依赖关系。 2 余弦位置编码（Sinusoidal Positional Encoding） 应用的模型：原始的Transformer模型在其编码器和解码器的输入中采用了余弦位置编码。 算法思想：余弦位置编码使用一组正弦和余弦函数来生成每个位置的编码，这些函数的波长遵循几何级数。这意味着每个维度的位置编码对应于正弦和余弦函数的不同频率，从而允许模型捕捉序列中的相对位置信息。公式大致为：对于位置pos和维度i，位置编码pos的第i维的值为sin(pos / 10000^(2i/d_model))或cos(pos / 10000^(2i/d_model))，其中
