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在 Transformer 架構中，有一個容易被忽略卻至關重要的模塊 —— 位置編碼（Positional Encoding，PE）。如果說注意力機制讓模型能 “理解關聯(lián)”，前饋神經網絡讓模型能 “提純特征”，那么位置編碼的作用就是讓模型能 “感知順序”。

人類語言中，語序直接決定語義：“我打了你” 和 “你打了我” 僅因語序不同，含義完全相反。而 Transformer 的注意力機制是 “并行計算”（同時處理所有詞），天然缺乏對語序的感知 —— 若沒有位置編碼，模型會把 “我打了你” 和 “你打了我” 視為相同的輸入。位置編碼的核心功能，就是給每個詞 “打上位置標簽”，讓模型知道 “誰在前，誰在后”。

理想的位置編碼需要滿足三個條件。位置唯一性，即不同位置的編碼向量必須不同；距離相關性，位置越近的詞，編碼向量越相似（如位置 2 和 3 的相似度高于 2 和 10）；長度適應性，能適配任意長度的句子（訓練時用 100 詞，推理時能處理 200 詞）。接下來介紹的所有位置編碼方案，都是圍繞這三個條件設計的。

絕對位置編碼：給每個位置一個 “唯一身份證”

絕對位置編碼的核心思路是：為每個位置分配一個固定的編碼向量（如位置 0 對應向量 A，位置 1 對應向量 B），無論句子內容如何，位置 n 的編碼始終不變。這種 “一一對應” 的設計能保證 “位置唯一性”，是早期 Transformer 的主流選擇。

1. 正余弦位置編碼（Sinusoidal PE）：原始 Transformer 的選擇

Transformer 原始論文提出的正余弦編碼，是最經典的絕對位置編碼方案。它通過正弦和余弦函數(shù)生成位置向量，公式如下：

其中，pos 是詞的位置（0,1,2,…），i 是向量維度（0 到 d_model-1），d_model 是嵌入維度（如 512）。

正余弦編碼的設計有其巧妙之處。在位置唯一性上，不同 pos 的正弦 / 余弦值不同（如 pos=0 時 sin (0)=0，pos=1 時 sin (1/10000^…)≠0）；距離相關性方面，位置越近的詞，編碼向量越相似（如位置 2 和 3 的相似度高于 2 和 10）；長度適應性上，正弦 / 余弦是周期函數(shù)，可無限生成任意 pos 的編碼（即使句子長度超過訓練時的最大長度）。例如對于 512 維的嵌入向量，位置 0 的編碼向量前幾個維度為 [sin (0), cos (0), sin (0), cos (0), …] = [0, 1, 0, 1, …]，位置 1 的編碼向量前幾個維度為 [sin (1/10000^0), cos (1/10000^0), sin (1/10000^(2/512)), cos (1/10000^(2/512)), …]，這些向量的差異清晰反映了位置差異。

不過，絕對位置編碼存在共性問題，即外推能力弱 —— 當句子長度超過訓練時的最大長度（如訓練用 512 詞，推理用 1024 詞），新增位置（512-1023）的編碼向量在訓練中從未出現(xiàn)過，模型無法準確理解其位置關系。

2. 可學習位置編碼（Learned PE）：BERT 等模型的選擇

可學習位置編碼的思路更直接：隨機初始化一組位置向量（如位置 0 到 511 各對應一個向量），通過訓練讓模型自動學習最優(yōu)的位置表示。

例如訓練時最大句子長度為 512，則初始化一個 512×d_model 的矩陣（每行對應一個位置的編碼），這個矩陣會像嵌入層一樣參與模型的參數(shù)更新 —— 模型在學習 “貓追狗” 的語義時，也會同步學習 “貓在位置 0，狗在位置 2” 的位置關聯(lián)。

可學習位置編碼的優(yōu)勢在于靈活性更高，無需人工設計函數(shù)，模型可根據(jù)任務自動調整位置編碼（如在詩歌生成任務中，對押韻位置更敏感），而且在訓練長度范圍內，可學習編碼通常比正余弦編碼的效果略優(yōu)。但它的外推能力極差，訓練時未見過的位置（如 512 以上）沒有對應的編碼向量，無法直接處理長于訓練長度的句子，同時泛化性弱，針對特定長度訓練的編碼，遷移到其他長度時性能下降明顯。因此，可學習位置編碼更適合 “固定長度任務”（如句子分類，輸入長度固定為 512），但不適合需要處理變長文本的場景（如文檔生成）。

相對位置編碼：關注 “相對距離” 而非 “絕對位置”

絕對位置編碼的 “外推困境” 源于對 “絕對位置” 的依賴 —— 位置 512 的編碼對模型而言是全新的。相對位置編碼則另辟蹊徑：不編碼絕對位置，只編碼 “詞與詞之間的相對距離”（如 A 在 B 前面 3 個位置）。

這種設計的優(yōu)勢在于：相對距離是 “有限且可復用” 的（如相對距離 -2、-1、0、1、2 覆蓋了大部分關聯(lián)），即使句子長度超過訓練范圍，相對距離的編碼仍能復用訓練時學到的規(guī)律。

1. 自注意力中的相對位置建模：Transformer-XL 的改進

Transformer-XL 首次將相對位置信息引入注意力計算。在傳統(tǒng)注意力中，分數(shù)計算為 Attention (Q, K) = Softmax ((QK^T) / √d_k)，而 Transformer-XL 修改為 Attention (Q, K, R) = Softmax ((Q (K^T + R^T)) / √d_k)，其中 R 是 “相對位置編碼矩陣”（存儲相對距離為 -1、-2、…、+2 的編碼）。這意味著注意力分數(shù)不僅取決于詞的內容（Q 和 K），還取決于它們的相對距離（R）。

例如計算 “狗” 對 “貓” 的注意力時，若 “貓” 在 “狗” 前面 2 個位置，就會加入 “相對距離 +2” 的編碼 —— 這種關聯(lián)在短句子和長句子中是一致的，因此模型能自然外推到更長文本。

2. ROPE（Rotary Position Embedding）：LLaMA、GPT-4 等大模型的主流選擇

ROPE（旋轉位置編碼）是目前最成功的相對位置編碼方案之一，它通過 “向量旋轉” 實現(xiàn)相對位置建模，兼顧了計算效率和外推能力。

ROPE 的關鍵 insight 是：兩個詞的相對位置可以通過 “其中一個詞的向量旋轉一定角度” 來表示。具體來說，對位置為 m 的詞向量 q_m，用旋轉矩陣 R_m 進行旋轉；對位置為 n 的詞向量 k_n，用旋轉矩陣 R_n 進行旋轉；旋轉后的內積 q_m^T R_m^T R_n k_n = q_m^T R_{n-m} k_n（僅與相對距離 n-m 有關）。

這意味著：注意力分數(shù)只取決于詞的內容和相對距離，與絕對位置無關。例如 “貓” 在位置 2，“狗” 在位置 5（相對距離 +3），和 “貓” 在位置 102，“狗” 在位置 105（相對距離 +3）的注意力分數(shù)計算方式完全相同。

ROPE 的優(yōu)勢在于完美外推，相對距離的編碼是固定的（如相對距離 3 的旋轉角度固定），無論句子多長，模型都能復用訓練時學到的相對位置規(guī)律；計算高效，旋轉操作可在復數(shù)域高效實現(xiàn)（無需額外存儲大矩陣），幾乎不增加計算開銷；而且兼容性強，可無縫集成到現(xiàn)有 Transformer 架構，無需修改注意力機制的核心邏輯。正是這些優(yōu)勢，讓 ROPE 成為大模型處理長文本的 “標配”——LLaMA 2 支持 4096 長度，GPT-4 支持 128000 長度，都離不開 ROPE 的貢獻。

3. ALiBi（Attention with Linear Biases）：簡化的相對位置建模

ALiBi 是一種更輕量的相對位置編碼方案，它不修改詞向量，而是直接給注意力分數(shù)添加一個 “基于相對距離的偏置”。

具體來說，當兩個詞的相對距離為 k 時，ALiBi 在注意力分數(shù)上減去一個與 k 成正比的偏置（如距離 k 的偏置為 -m×|k|，m 是可學習參數(shù)）。這種設計的邏輯是：相對距離越遠，注意力分數(shù)的懲罰越大（符合人類閱讀時 “近鄰詞關聯(lián)更強” 的規(guī)律）。

ALiBi 的優(yōu)勢在于極致簡潔，無需修改嵌入向量或注意力計算，只需添加一個偏置項，實現(xiàn)成本極低，同時外推性好，相對距離的偏置規(guī)則（如距離越遠懲罰越大）可直接應用于長句子，而且適合小模型，計算開銷比 ROPE 更小，在資源受限的場景（如移動端）表現(xiàn)優(yōu)異。不過它的精度略低，偏置的線性假設（距離與懲罰成正比）不如 ROPE 的旋轉編碼精準，在超長文本（如 10 萬詞）中性能略遜于 ROPE。

長度外推策略：讓模型處理 “超長文本” 的技巧

即使采用相對位置編碼，模型處理遠超訓練長度的文本（如訓練用 4096 詞，推理用 16384 詞）時，仍可能出現(xiàn)性能下降。這是因為長文本會帶來新的挑戰(zhàn)：注意力計算的噪聲累積、長距離依賴的稀釋。研究者們?yōu)榇嗽O計了多種 “長度外推策略”。

1. 位置插值（Position Interpolation）：縮放現(xiàn)有位置編碼

位置插值是最常用的外推方法，核心思路是：將超長文本的位置 “壓縮” 到訓練時的位置范圍內。例如訓練長度為 4096，推理時要處理 16384，則將位置 4096 映射為 1024，位置 8192 映射為 2048（相當于按 1/4 比例縮放）。

這種方法對 ROPE 特別有效：旋轉角度與位置成正比，縮放位置等價于縮放旋轉角度 —— 模型可通過插值學習長距離的相對位置規(guī)律。LLaMA 2 通過位置插值，能將上下文長度從 4096 擴展到 16384，性能僅下降 5% 左右。

2. YARN（Yet Another Rotation-based Position Embedding）：動態(tài)調整旋轉周期

YARN 針對 ROPE 在超長距離（如 10 萬詞）的性能下降問題，提出 “動態(tài)旋轉周期”：短距離（如 0-1000 詞）使用小周期旋轉（角度變化快），保證精細的位置區(qū)分；長距離（如 1000-10 萬詞）使用大周期旋轉（角度變化慢），避免旋轉過度導致的信息丟失。

這種 “遠近有別” 的設計，讓 ROPE 在兼顧短距離精度的同時，能更好地處理長距離關聯(lián)。實驗顯示，YARN 可將 LLaMA 的有效上下文長度擴展到 10 萬詞以上，且長距離推理性能提升 30%。

3. 滑動窗口注意力：犧牲全局關聯(lián)換取效率

當文本長度超過模型設計上限（如 100 萬詞）時，即使有外推策略，全局注意力的計算量也會爆炸（O (n2) 復雜度）?；瑒哟翱谧⒁饬νㄟ^ “限制注意力范圍” 降低計算量：每個詞只關注前后 k 個詞（如窗口大小為 2048）；對超長篇文檔，按窗口滑動處理（如先處理 1-2048 詞，再處理 1025-3072 詞）。

滑動窗口注意力的優(yōu)勢是計算量從 O (n2) 降至 O (n×k)，可處理百萬級長度文本，但它無法捕捉窗口外的長距離關聯(lián)（如文檔開頭和結尾的呼應），適合對全局關聯(lián)要求低的任務（如文本摘要）。

各大模型的長上下文處理方案：從設計到實踐

不同模型根據(jù)任務需求和計算資源，選擇了不同的位置編碼和外推策略，形成了各具特色的長上下文能力。GPT-4 采用 ROPE 作為基礎位置編碼，結合動態(tài)窗口和 YARN 改進的長度外推策略，支持 128000 的最大長度，兼顧超長長度和全局關聯(lián)。LLaMA 2 同樣以 ROPE 為基礎，使用位置插值的外推策略，基礎版支持 4096 長度，擴展版能支持 100000 以上，開源友好且外推成本低。BERT 采用可學習編碼，通過截斷和 Padding 處理長度，支持 512 的最大長度，適合固定長度理解任務。Transformer-XL 運用相對位置編碼，借助片段緩存（Memory）的外推方式，支持 8192 長度，擅長長文檔連貫生成。Mixtral 基于 ROPE，結合滑動窗口和分組注意力，支持 32768 長度，效率極高，適合實時對話。

這些方案的共同趨勢是：以 ROPE 為基礎，結合動態(tài)外推策略，在效率與長距離關聯(lián)間找平衡 —— 對需要全局理解的任務（如法律文檔分析），犧牲部分效率保留全局注意力；對實時性要求高的任務（如聊天機器人），用滑動窗口換取速度。

未來方向：從 “能處理長文本” 到 “能理解長邏輯”

當前位置編碼的研究已從 “如何處理更長文本” 轉向 “如何更好地理解長距離邏輯”。例如邏輯感知位置編碼，在編碼中融入文本的結構信息（如段落邊界、標點符號），讓模型區(qū)分 “句子內關聯(lián)” 和 “段落間關聯(lián)”；動態(tài)注意力窗口，根據(jù)文本內容自動調整窗口大?。ㄈ缭谶壿嬅芗斡眯〈翱诰劢梗跀⑹龆斡么蟠翱诓蹲饺郑?；多尺度位置編碼，同時編碼詞級、句級、段落級的位置信息，適配不同粒度的關聯(lián)學習。

這些方向的探索，將讓大模型不僅能 “讀完” 一本百萬字的書，更能 “讀懂” 書中的邏輯脈絡 —— 這才是長上下文處理的終極目標。

結語：位置編碼的 “簡單與深刻”

位置編碼的設計看似只是 “給詞加位置標簽”，卻蘊含著深度學習的核心智慧：好的結構設計比單純增加參數(shù)更重要。從正余弦編碼的人工設計，到 ROPE 的數(shù)學優(yōu)雅，再到 ALiBi 的極簡思路，每一次進步都不是因為更復雜的計算，而是對 “位置信息本質” 的更深刻理解 —— 模型需要的不是 “絕對位置的數(shù)值”，而是 “相對關系的規(guī)律”。

當我們看到 AI 能生成萬字小說、分析整本書的主題時，不要忽略背后位置編碼的貢獻 —— 正是這些 “看不見的向量”，讓模型能像人類一樣 “按順序理解語言”，最終跨越 “詞” 的局限，觸及 “語義” 的本質。

未來，隨著長上下文需求的不斷提升，位置編碼仍將是大模型創(chuàng)新的關鍵支點 —— 畢竟，理解語言的第一步，是先知道 “誰在前，誰在后”。