Вопрос или проблема
Я прочитал несколько страниц, например, эту, о том, что такое позиционное кодирование и почему его оригинальные авторы пришли к идее использования синусоидальных функций. Тем не менее, у меня все еще есть некоторые вопросы о философии использования таких странных функций, на которые я еще не нашел ответы. Кратко, мои вопросы таковы:
1- Учитывая предложение, в котором слова имеют логические индексы от 0 до n, почему позиционный кодировщик расширяет “определение порядка” до вектора? Я понимаю, что параллельная логика трансформера должна знать порядок слов, но почему каждое слово должно иметь вектор? В этом случае, что действительно означает PE[0] по сравнению с PE[511]? Это подразумевает, что мы всегда видим большие значения в PE[0] по сравнению с PE[511], например, 0.89 против 0.03?
2- Думая о создании нового определения порядка, почему необходима циклическая дефиниция? Я знаю, что упорядочение 0…n и упорядочение с плавающей точкой [0,1] неэффективны. Но как можно перейти от идеи линейного упорядочения к циклическому порядку?
Ответ или решение
Философия циклических функций для позиционного кодирования
Вопросы, касающиеся позиционного кодирования и использования циклических функций, так называемых синусоидальных функций, действительно имеют глубокое значение в контексте архитектуры трансформеров. Рассмотрим каждый из поставленных вопросов более детально.
1. Зачем позиционный кодировщик преобразует "определение порядка" в вектор?
Сначала важно понять, что в архитектуре трансформеров порядок слов имеет критическое значение. Традиционные рекуррентные нейронные сети (RNN) учитывают последовательность частично за счет своей структуры. Однако трансформеры, основываясь на механизме внимания, обрабатывают слова параллельно, что создаёт необходимость явным образом обозначить порядок.
Почему вектор?
Каждому слову присваивается вектор, потому что:
- Больше информации: Векторы передают не только порядок, но и могут кодировать дополнительные атрибуты. Например, два слова с близкими позициями могут иметь схожие векторы, что способствует лучшему обучению модели.
- Благоприятная обработка: Когда операционные метрики работают с многомерными пространствами (например, многомерные векторы), работа с векторами значительно упрощает вычисления и взаимодействие между различными компонентами модели.
Что означает PE[0] по сравнению с PE[511]?
PE[0] и PE[511] представляют собой различные позиции в предложении, и их значения могут варьироваться, но не обязательно показывают четкие большие или маленькие значения. Например:
- PE[0] может иметь высокое значение для определённых функций синуса или косинуса, а PE[511] — более низкие. Однако основная цель заключается не в величине самих значений, а в их уникальности и различии для различного контекста в позиции.
Дело в том, что аспект позиционного кодирования заключается в том, чтобы гарантировать, что векторы для различных позиций как можно менее схожи, чтобы облегчить механизму внимания различение контекстов.
2. Почему необходима циклическая структура для определения порядка?
Циклическое определение порядка является интересным подходом по нескольким причинам:
-
Эффективность представления: Прямолинейные порядковые представления (например, 0…n или [0, 1]) могут быть ограничены, особенно когда дело доходит до сложных последовательностей или зацикливания. Циклические функции, такие как синус и косинус, естественно выражают периодические отношения, что делает их особенно подходящими для данной задачи.
-
Обработка длинных последовательностей: Поскольку трансформеры все чаще используются для обработки длинных последовательностей, более длинные циклы позволяют аналогично обрабатывать последние позиции (например, PE[0] и PE[n] могут быть значительно различны, но всё ещё могут поддерживать семантическое единство).
-
Интуитивное сходство: Человек интуитивно использует циклические структуры для понимания времени и порядка (время — это цикличное явление). Это позволяет лучше связать понятия между природой языка и его математическим представлением.
Заключение
Философия позиций и их кодирование в сети преобразователей ведет к глубже более эффективному представлению и обработке данных. Использование циклических функций обеспечивает необходимую гибкость и устойчивость для работы с последовательными данными, предоставляя модели более глубокое понимание контекста и семантики. В конечном счете, это выделяет их как важный инструмент в современном машинном обучении и нейронных сетях, особенно в контексте обработки естественного языка.