《LLMs位置编码篇》电子书下载

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这篇文章详细介绍了LLM（大型语言模型）中的位置编码及其相关技术，包括绝对位置编码、相对位置编码、Sinusoidal位置编码、旋转位置编码RoPE以及ALiBi（Attention with Linear Biases）等。以下是文章的主要内容：

位置编码的基本概念
1. 位置编码的定义
​​绝对位置编码​​：将位置信息直接加入到输入中，如BERT、GPT、ALBERT等模型使用。
​​相对位置编码​​：通过微调Attention结构，使其具有识别token位置信息的能力。

2. 为什么需要位置编码
​​注意力机制​​：Transformer模型中的Attention机制需要考虑输入序列中每个token与整个序列的注意力权重。
​​位置无关问题​​：未加入位置信息时，注意力权重与位置无关，不符合实际情况。

绝对位置编码
1. 训练式位置编码
​​定义​​：每个位置的位置向量会随着模型一起训练。
​​应用场景​​：应用于早期的transformer类型模型，如BERT、GPT、ALBERT等。
​​存在问题​​：模型不具有长度外推性，扩展位置编码矩阵会破坏训练阶段学习到的位置信息。

2. Sinusoidal位置编码
​​定义​​：谷歌提出的绝对位置编码，形式为正弦和余弦函数。
​​优点​​：
​​周期性​​：每个分量具有周期性。
​​远程衰减性​​：距离越远的词向量内积分数越低。

相对位置编码
1. 相对位置编码方法
​​XLNET式​​：修改Attention矩阵的二至四项，使用Sinusoidal生成式编码和可训练的向量。
​​T5式​​：删除第二、三项，添加可学习的偏置项。
​​DeBerta式​​：保留第二、三项，使用相对位置向量。

旋转位置编码RoPE
1. RoPE的基本思路
​​作用​​：作用在每个transformer层的self-attention块，计算attention score。
​​公式​​：假设存在函数g，使得

2. RoPE的优点
​​外推性​​：通过绝对位置编码实现相对位置编码，具有良好的外推性。
​​应用​​：LLaMA、GLM-130B、PaLM等大语言模型采用RoPE。

长度外推问题
1. 长度外推问题的定义
​​问题一​​：位置编码不一致，推理时有训练没见过的位置编码。
​​问题二​​：attention span大小不一致，推理时attention span更大，导致墒增。

2. 解决方法
​​问题一解决方法​​：ALIBI、KERPLE、Sandwich、xpos、PI、NTK-RoPE等。
​​问题二解决方法​​：softmax时加一个log512 n系数。

ALiBi（Attention with Linear Biases）
1. ALiBi的基本思路
​​计算attention score后​​，直接为attention score矩阵加上一个预设好的偏置矩阵。

2. ALiBi的偏置矩阵
​​定义​​：根据q和k的相对距离来惩罚attention score。
​​作用​​：相对距离越大，惩罚项越大，相当于两个token的距离越远，相互贡献越小。

3. ALiBi的优点
​​外推性​​：ALiBi位置编码具有良好的外推性。

4. ALiBi的应用
​​应用​​：BLOOM模型采用了ALiBi位置编码。

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