transformer位置编码,transformer位置编码设计原理

位置编码

在Unicode中：英文中文都是占两个编码位置（双字节），现在的操作系统用的都是Unicode编码，所以这时中文就不用进行转换为单字节进行运行了，效率就提高了；最重要的一点是Unicode几乎支持所有的语言编码，所以。。

查询自己所在位置邮政编码的方法有：到邮局查、网上查询、电话查询。到邮局查：可到邮局营业室内设置的邮政编码查询器或邮政业务多媒体微机查询系统上进行咨询。

位置编码可以是事先确定的（Sukhbaatar et al.，2015；Vaswani et al.， 2017），也可以是通过学习获得的。

区位码是一种用于表示汉字在汉字字库中位置的编码方式，其中每个汉字都对应一个唯一的区位码。每个区位码由两部分组成，第一部分是区码，表示汉字所在的区，第二部分是位码，表示汉字在该区的位置。

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Transformer常见问题汇总

1、Transformer模型部署的第二个问题是Transformer对算力的要求比较高。

2、Transformer缺点：（1）局部信息的获取不如RNN和CNN强。（2）位置信息编码存在问题，因为位普编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换，只是相当干人为设计的一种索引，所以并不能很好表征位置信息。

3、要说问题，出也是出在 positional embedding 上，很多最近的 paper 都在尝试调整这一部分，也证明大家确实觉得现在这里是有问题的。但另一方面， Self-Attention 其实并不是 Transformer 的全部。

4、FSL分类任务以元集形式进行训练与测试，每个n-way k-shot训练元集从训练集 中随机采样而来，其中训练集的类标签空间与测试集的类标签空间没有重叠。

5、ChatGPT的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。

6、长短期记忆网络（LSTM）LSTM是RNN的一种特殊类型，它通过引入记忆单元来解决传统RNN的梯度消失问题。记忆单元可以使得网络在处理长序列数据时记住长期的依赖关系。这使得LSTM在处理语音识别任务时性能更好。

NLP预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构

1、Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。

2、attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词 翻译成 ， 翻译成 。能够使模型捕捉有用信息。

3、思考：导致视觉和语言的masked autoencoder 不一样的三大原因 规模大的简单算法是深度学习的核心。在NLP中，简单的自我监督学习方法能够从模型的规模中获益。在计算机视觉中，实用的预训练范例主要是监督式的。