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第二章词典的位置编码

问题：基于 Transformer 的预训练大语言模型，如何区分文本位置？

一、Transformer 位置编码问题

Transformer 的自注意力机制本质上是一种基于内容相似度的匹配操作，其核心计算过

程与词序无关。给定输入序列中任意两个词元 token ，其注意力分数仅依赖于

它们的语义相关性，而与它们在序列中的绝对或相对位置无关。具体表现为：

1. 查询-键相关性计算：

通过投影矩阵将输入向量转换为查询（Query）和键（Key），计算二者的点积相似

度：

其中为可学习参数，为键向量的维度。若交换的位置，计算结

果不变，即。

2. 注意力权重生成：

对分数矩阵进行 Softmax 归一化，得到注意力权重分布：

此时权重仅反映词元间的语义关联强度，缺乏位置信息编码。

二、 Transformer 位置编码重要性

在自然语言处理中，词序通常对语义理解起关键作用。以关系分类任务为例，模型需要

根据文本中两个实体的顺序和上下文关系，准确判断它们之间的语义关联。若词序信息

丢失或错乱，可能导致模型误判关系类型。

示例说明

句子 1："公司收购了竞争对手"

句子 2："竞争对手收购了公司"

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