譯者 | 朱先忠

審校 | 重樓

引言

近年來開發(fā)出的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的指數(shù)級進(jìn)步與轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的出現(xiàn)密切相關(guān)。以前，人工智能科學(xué)家必須先為手頭的每項任務(wù)選擇架構(gòu)，然后再進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化以獲得最佳性能。限制科學(xué)家們潛力的另一個挑戰(zhàn)是難以處理數(shù)據(jù)的長期依賴性，難以解決梯度消失、長序列上下文丟失以及因局部約束而無法捕獲全局上下文的問題。此外，傳統(tǒng)模型缺乏可擴(kuò)展性和并行性，減緩了對大型數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，最終阻礙了該領(lǐng)域的進(jìn)展。

轉(zhuǎn)換器架構(gòu)通過其自我注意機(jī)制解決了這些問題，從而徹底改變了該領(lǐng)域。它使模型能夠捕獲長序列上的關(guān)系，并有效地理解全局上下文，同時具有高度的并行性和跨各種模態(tài)如文本、圖像等的適應(yīng)性。在自我注意力機(jī)制中，對于每個標(biāo)記，將其查詢與所有其他標(biāo)記的鍵進(jìn)行比較，以計算相似性得分。然后，這些相似性被用來衡量值向量，最終決定當(dāng)前標(biāo)記應(yīng)關(guān)注的位置。自我注意將所有標(biāo)記視為同等重要，無論其順序如何，失去了關(guān)于標(biāo)記出現(xiàn)順序的關(guān)鍵信息；換句話說，它將輸入數(shù)據(jù)視為一個沒有順序的集合。

現(xiàn)在，我們需要一種機(jī)制來對數(shù)據(jù)強(qiáng)制執(zhí)行一些順序概念，因為自然語言和許多其他類型的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是順序和位置敏感的。這就是位置嵌入發(fā)揮作用的地方。位置嵌入對序列中每個標(biāo)記的位置進(jìn)行編碼，使模型能夠保持對序列結(jié)構(gòu)的感知。在粗略了解了各種編碼位置信息的方法后，接下來我們將詳細(xì)地對它們展開逐一介紹。

基于DALL-E模型生成的圖像

注意機(jī)制

設(shè)S={w_i}，對于i=1，…，N是N個輸入標(biāo)記的序列，其中w_i表示第i個標(biāo)記。因此，對于i＝1，…，N，S的相應(yīng)標(biāo)記嵌入可以表示為E＝｛x_i｝，其中x_i是標(biāo)記w_i的d維標(biāo)記嵌入向量。自我注意機(jī)制將位置嵌入結(jié)合到標(biāo)記嵌入中，并生成查詢、鍵和值表示，如下所示：

q_m，k_n和v_n：分別代表與序列中第m-th和n-th位置對應(yīng)的查詢、鍵和值向量；

f_q，f_k和f_v：這些函數(shù)把位置信息嵌入到輸入嵌入x_m和x_n中，以便生成查詢、鍵和值向量。

然后，根據(jù)查詢和關(guān)鍵向量之間的相似性計算注意力權(quán)重：

注意，權(quán)重決定了標(biāo)記n對標(biāo)記m的重要性。換句話說，標(biāo)記m應(yīng)該對標(biāo)記n給予多少注意。標(biāo)記m的輸出是作為值向量的加權(quán)和計算的：

因此，注意機(jī)制標(biāo)記m從序列中的其他標(biāo)記收集信息。

圖1：轉(zhuǎn)換器架構(gòu)中的位置編碼（圖片來自論文https://arxiv.org/pdf/1706.03762）。

1.絕對位置嵌入

方程式（1）的典型選擇是：

其中p_i是d維向量，表示標(biāo)記x_i的絕對位置。正弦位置編碼和學(xué)習(xí)位置編碼是生成p_i的兩種替代方案。

（1）a正弦位置編碼

正弦位置編碼是在提出轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的《Attention is all you need》論文中引入的。正弦位置編碼為輸入序列中的每個標(biāo)記提供唯一的位置表示。它基于不同頻率的正弦和余弦函數(shù)，如下所示：

其中，pos是標(biāo)記在序列中的位置，d是位置嵌入維度，i是維度索引（0<=i<d）。

正弦和余弦函數(shù)在正弦位置編碼中的使用與傅里葉變換有著密切的關(guān)系。通過使用一系列不同的頻率對位置進(jìn)行編碼，轉(zhuǎn)換器創(chuàng)建了一個類似于傅里葉變換的表示，其中：

• 高頻分量（較低的i）使模型能夠捕獲本地位置信息。這對于理解序列中相鄰標(biāo)記（如單詞對）之間的關(guān)系非常有用。
• 低頻分量（i值越高）在整個序列中捕獲了更多的全局模式。這有助于模型關(guān)注可能相距甚遠(yuǎn)的標(biāo)記之間更廣泛的關(guān)系，例如兩個不同句子中單詞之間的依賴關(guān)系。

這有助于模型通過比較標(biāo)記的位置編碼來理解標(biāo)記的相對位置。正弦位置編碼在推理時推廣到更大的序列長度時不需要額外的訓(xùn)練參數(shù)。然而，它的表現(xiàn)力是有限的。

（2）b學(xué)習(xí)位置編碼

《Attention is all you need》論文中介紹了學(xué)習(xí)位置編碼，并將其應(yīng)用于BERT和GPT模型中，作為正弦位置編碼的替代方案。在學(xué)習(xí)位置編碼中，序列中的每個位置（例如第一個標(biāo)記、第二個標(biāo)記等）都被分配了一個嵌入向量。這些位置嵌入是在訓(xùn)練過程中與其他轉(zhuǎn)換器參數(shù)一起學(xué)習(xí)的。例如，如果模型的上下文長度為512，標(biāo)記嵌入大小為768（即d=768），則大小為512*768的可學(xué)習(xí)張量將被添加到其他可訓(xùn)練參數(shù)中。這意味著，模型會逐漸學(xué)習(xí)為特定任務(wù)（如文本分類或翻譯）編碼位置信息的最佳方法。

學(xué)習(xí)位置嵌入比正弦位置嵌入更具表現(xiàn)力，因為模型可以學(xué)習(xí)位置嵌入，對其特定任務(wù)有效。然而，它們引入了更多可訓(xùn)練的參數(shù)，這增加了模型的大小及其計算成本。

2.相對位置嵌入

正弦和學(xué)習(xí)位置編碼都側(cè)重于標(biāo)記的絕對位置。然而，注意力機(jī)制是通過計算序列中每個特定標(biāo)記的其他標(biāo)記的重要性來工作的。因此，這個過程取決于標(biāo)記的相對位置（它們彼此相距多遠(yuǎn)），而不是標(biāo)記的絕對位置。為了解決絕對位置嵌入的局限性，引入了相對位置編碼。

RelativePosEmb不會將位置信息添加到標(biāo)記嵌入中。相反，它修改了在每一層計算鍵和值的方式，如下所示：

上面公式中：

這里，r=clip（m-n，R_min，R_max）表示位置m和n之間的相對距離。假設(shè)精確的相對位置在一定距離之外沒有用，則對最大相對位置進(jìn)行剪裁。剪切最大距離使模型能夠在推理時進(jìn)行外推，即推廣到訓(xùn)練期間沒有看到的序列長度。然而，這種方法可能會從標(biāo)記的絕對位置（如第一個標(biāo)記的位置）中遺漏一些有用的信息。

你可能會注意到f_q缺少位置嵌入。這是因為我們正在對相對位置進(jìn)行編碼。在注意力公式中，查詢和鍵值用于計算注意力權(quán)重，如方程（2）所示；因此，我們只需要查詢或鍵包含相對位置嵌入即可。

當(dāng)前，這種編碼已被用于許多模型，如轉(zhuǎn)換器XL和T5。在參考文獻(xiàn)【7】和【8】中可以找到應(yīng)用相對位置編碼的不同替代方案。

3.旋轉(zhuǎn)位置嵌入（RoPE）

與之前的方法不同，RoPE根據(jù)標(biāo)記的位置在多維空間中旋轉(zhuǎn)向量。它沒有將位置信息添加到標(biāo)記嵌入中，而是將每一層的注意力權(quán)重計算方式修改為：

上面公式中：

• W_q，W_k：分別表示查詢和鍵權(quán)重矩陣；
• R_θ(m)和R_θ(n)：分別表示編碼位置m和位置n的標(biāo)記的絕對位置的旋轉(zhuǎn)矩陣；
• xm和xn：分別表示位置m和位置n的標(biāo)記嵌入；
• θ：是一個控制位置旋轉(zhuǎn)速率的常數(shù)。

這種算法提出了一個廣義旋轉(zhuǎn)矩陣，適用于任何偶數(shù)嵌入維數(shù)d，如下所示：

其中θ_i是預(yù)定義的：

將RoPE（https://arxiv.org/pdf/2104.09864）應(yīng)用于注意力權(quán)重將得到如下公式：

請注意，RoPE公式不會將位置信息添加到注意力模塊的值中。注意力模塊的輸出是值向量的加權(quán)和，由于位置信息沒有添加到值中，因此每個轉(zhuǎn)換器層的輸出都沒有明確的位置細(xì)節(jié)。

LLaMA和GPT-NeoX等流行模型也正在使用RoPE。

圖2：ALiBi方法可視化（圖片來自論文https://arxiv.org/pdf/2108.12409）。

4.注意線性偏差（ALiBi）

ALiBi算法也不會在單詞嵌入中添加位置編碼；相反，它對注意力權(quán)重分?jǐn)?shù)增加了一個懲罰，該懲罰與標(biāo)記之間的距離成正比。因此，每層兩個標(biāo)記i和j之間的注意力得分計算如下：

注意力得分=query_i ×key_j-m ×（i-j）

其中，-m ×（i-j）是一個懲罰值，與標(biāo)記i和j之間的距離成正比。標(biāo)量m是訓(xùn)練前固定的頭部特定斜率，其不同頭部的值被選擇為幾何序列。例如，對于頭部值8，m可能是：

這意味著，第一個頭部有一個相對較大的m，因此它更多地懲罰相距較遠(yuǎn)的標(biāo)記，并專注于最近的標(biāo)記，而第八個頭有最小的m，使其能夠處理更遠(yuǎn)的標(biāo)記。前面的圖2還提供了相應(yīng)的可視化表示。

當(dāng)前，ALiBi算法已經(jīng)應(yīng)用于BloombergGPT模型和BLOOM模型。

推理時的轉(zhuǎn)換器外推

推理時的轉(zhuǎn)換器外推是指模型能夠很好地處理比訓(xùn)練時更長的輸入序列。轉(zhuǎn)換器機(jī)制與輸入長度無關(guān)，這意味著在推理時，它可以處理更長的序列。然而，請注意，計算成本隨輸入長度呈二次方增長，即使轉(zhuǎn)換器層本身與之無關(guān)。

ALiBi的作者證明了轉(zhuǎn)換器外推的瓶頸是它的位置嵌入方法。如圖3所示，他們比較了不同位置嵌入方法的外推能力。由于學(xué)習(xí)位置嵌入不能對大于訓(xùn)練長度的位置進(jìn)行編碼，因此它沒有外推能力。

圖3：外推法：隨著輸入序列變長（x軸），正弦、RoPE和T5位置編碼顯示出困惑度降低（在y軸上，越低越好），而ALiBi則沒有（圖片來自論文）。

圖3顯示出，正弦位置嵌入在實踐中的外推能力非常有限。雖然RoPE算法的性能優(yōu)于正弦曲線算法，但它仍然沒有達(dá)到令人滿意的結(jié)果。T5偏置方法（相對位置嵌入的一種形式）比正弦算法和RoPE算法嵌入具有更好的外推效果。不幸的是，T5算法偏差的計算成本很高（圖4）。ALiBi算法的性能優(yōu)于所有這些位置嵌入，內(nèi)存增加則可以忽略不計（0-0.7%）。

圖4：正弦、RoPE、T5和ALiBi算法位置編碼的批處理訓(xùn)練、推理速度和內(nèi)存使用的比較（圖片來自論文）

結(jié)論

總之，轉(zhuǎn)換器架構(gòu)中位置信息的編碼方式會顯著影響其理解順序數(shù)據(jù)的能力，尤其是在推理時的外推時。雖然絕對位置嵌入方法提供了位置感知，但它們經(jīng)常難以進(jìn)行轉(zhuǎn)換器外推。這就是為什么提出了更新的位置嵌入。相對位置編碼算法RoPE和ALiBi算法具有在推理時進(jìn)行外推的能力。最后，隨著轉(zhuǎn)換器在各種應(yīng)用中的不斷集成，完善位置編碼對于突破其性能極限具有非常重要的意義。

注意：本中表達(dá)的意見僅代表我們自己的觀點。

參考文獻(xiàn)

【1】Vaswani, A. “Attention is all you need.” (2017)。

【2】BERT：Devlin, Jacob，“Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding”（2018）。

【3】GPT：Radford, Alec等，“Language models are unsupervised multitask learners.”（2019）。

【4】RelativePosEmb：Shaw, Peter等，“Self-attention with relative position representations.”（2018）。

【5】Transformer-XLDai, Zihang，“Transformer-xl：Attentive language models beyond a fixed-length context.”（2019）。

【6】T5：Raffel, Colin等，“Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer.” （2020）。

【7】Raffel, Colin等，“Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer.”（2020）。

【8】He, Pengcheng等，“Deberta：Decoding-enhanced bert with disentangled attention.”（2020）。

【9】RoPE：Su, Jianlin等，“Roformer: Enhanced transformer with rotary position embedding.”（2024）。

【10】LLaMA：Touvron, Hugo等，“Llama: Open and efficient foundation language models.”（2023）。

【11】GPT-NeoX：Black, Sid等，“Gpt-neox-20b: An open-source autoregressive language model.”（2022）。

【12】ALiBi：Press, Ofir等，“Train short, test long: Attention with linear biases enables input length extrapolation.”（2021）。

【13】BloombergGPT：Wu, Shijie等，“Bloomberggpt: A large language model for finance.”（2023）。

【14】BLOOM：Le Scao, Teven等，“Bloom: A 176b-parameter open-access multilingual language model.”（2023）。

譯者介紹

朱先忠，51CTO社區(qū)編輯，51CTO專家博客、講師，濰坊一所高校計算機(jī)教師，自由編程界老兵一枚。

原文標(biāo)題：Beyond Attention: How Advanced Positional Embedding Methods Improve upon the Original Approach in Transformer Architecture，作者：Elahe Aghapour & Salar Rahili