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【必学收藏】位置嵌入(Positional Embedding)：Transformer模型理解词序的核心技术

news 2026/3/26 19:14:47

之前我们探讨了词嵌入（Word Embedding），它根据词嵌入矩阵将文本序列转换为数值向量，使得计算机能够理解和处理自然语言。现在，让我们进一步了解位置嵌入（Positional Embedding），这是让 Transformer 模型“知晓”词语顺序的关键。

1. 位置嵌入的作用

想象一下，如果我们只用词嵌入，那么无论一个词出现在句子的开头还是结尾，它的表示都是相同的。然而，在自然语言中，词语的位置往往影响其意义。例如，“苹果”在“我吃了一个苹果”和“苹果公司发布了新产品”这两个句子中的含义截然不同。因此，我们需要一种机制来告诉模型这些信息，这就是位置嵌入的作用。

位置嵌入通过给每个词赋予一个与它在句子中位置相关的独特向量，使得模型不仅能够捕捉到词语的语义，还能理解它们之间的相对顺序，从而更好地建模句子结构和依赖关系。

2. 位置嵌入的原理

为了让模型能够学习到位置信息，最直接的方法是为每个位置分配一个固定的、预定义的向量。在原始的 Transformer 模型中，位置嵌入是由正弦和余弦函数组成的，这样设计的原因在于它具有周期性，可以帮助模型处理比训练时更长的序列，同时保持一定的泛化能力。

具体来说，对于模型维度 *d*、位置 *pos*和维度 *i*，位置嵌入 *PE(pos, 2i)*（偶数维）和 *PE(pos, 2i+1)*（奇数维）分别由以下公式计算：

下面是位置嵌入计算的 Python 代码实现：

importtorchimporttorch.nnasnnimportmath classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()# 创建一个位置编码矩阵 [max_len, d_model]pe=torch.zeros(max_len,d_model)position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch.float).unsqueeze(1)# [max_len, 1]div_term=torch.exp(torch.arange(0,d_model,2).float()*(-math.log(10000.0)/d_model))# [d_model/2]pe[:,0::2]=torch.sin(position*div_term)# 偶数维pe[:,1::2]=torch.cos(position*div_term)# 奇数维pe=pe.unsqueeze(0)# [1, max_len, d_model]self.register_buffer('pe',pe)# 不作为模型参数更新defforward(self, x):seq_len=x.size(1)x=x+self.pe[:,:seq_len,:]returnx

这段代码创建了一个PositionalEncoding类，用于生成位置嵌入，并将其添加到输入的词嵌入上。d_model是模型的维度，而max_len则是可以处理的最大序列长度。

3. 词嵌入和位置嵌入的作用

为了更好地理解词嵌入和位置嵌入是如何协作的，我们以一句简单的英语句子为例：“The cat sat on the mat.”。首先，我们会将每个词转换成对应的词嵌入向量；然后，为每个词添加与其位置相关的位置嵌入；最后，我们将两者相加，得到最终的隐藏层输入向量。

特别注意：

为了方便演示，老牛同学此处简化为2 维，实际预训练模型的隐藏层远不止 2 维（如：Qwen2.5 有 1536 维）。
同时，我们把 Token 简化为单词，实际使用的分词算法，如BPE 分词算法，Token 可能并不一定与单词相同。

步骤一：词嵌入

首先，我们需要将句子中的每个词转换为词嵌入，假设我们得到了如下简化版的词嵌入向量（实际预训练模型的维度远高于此）：

W{The} = [0.1, 0.2] W{cat} = [0.3, 0.4] W{sat} = [0.5, 0.6] W{on} = [0.7, 0.8] W{the} = [0.9, 1.0] W{mat} = [1.1, 1.2]

步骤二：位置嵌入

接下来，我们需要为每个词添加位置嵌入。我们可以根据上述公式计算出每个位置的嵌入向量。假设我们得到了如下位置嵌入向量（同样简化为2 维）：

P_0 = [0.0, 1.0] P_1 = [0.8, 0.6] P_2 = [0.5, 0.8] P_3 = [0.2, 0.9] P_4 = [0.9, 0.4] P_5 = [0.7, 0.2]

步骤三：词嵌入 + 位置嵌入

现在，我们将词嵌入和位置嵌入相加，得到最终的输入向量。这一步操作使得每个词的表示不仅包含了其语义信息，还包含了它在句子中的位置信息。具体来说，我们有：

X{The} = W{The} + P_0 = [0.1, 0.2] + [0.0, 1.0] = [0.1, 1.2] X{cat} = W{cat} + P_1 = [0.3, 0.4] + [0.8, 0.6] = [1.1, 1.0] X{sat} = W{sat} + P_2 = [0.5, 0.6] + [0.5, 0.8] = [1.0, 1.4] X{on} = W{on} + P_3 = [0.7, 0.8] + [0.2, 0.9] = [0.9, 1.7] X{the} = W{the} + P_4 = [0.9, 1.0] + [0.9, 0.4] = [1.8, 1.4] X{mat} = W{mat} + P_5 = [1.1, 1.2] + [0.7, 0.2] = [1.8, 1.4]

词嵌入+位置嵌入

步骤四：隐藏层的输入

最终，这些带有位置信息的词嵌入向量XThe,Xcat,Xsat,Xon,Xthe,Xmat将作为 Transformer 模型的隐藏层的输入。通过这种方式，模型不仅能够理解每个词的语义，还能捕捉到它们在句子中的相对位置，从而更好地建模句子的结构和依赖关系。