CoPE：基于内容计数而非Token索引的动态位置编码 大家好，今天我们来深入探讨一种新颖的位置编码方法：CoPE，全称Contextual Position Encoding。与传统的位置编码方式不同，CoPE并非依赖于Token在序列中的索引，而是基于Token的内容进行计数，从而实现一种动态的、上下文相关的表示。这种方法在处理长文本、尤其是文本结构复杂或信息密度不均匀的场景下，展现出独特的优势。 1. 位置编码的必要性与传统方法 在深入了解CoPE之前，我们首先回顾一下为什么需要位置编码，以及传统位置编码方法的局限性。 Transformer模型，作为现代自然语言处理的核心架构，其自注意力机制本身并不具备感知序列顺序的能力。这意味着，如果直接将文本的Token序列输入Transformer，模型将无法区分“猫追老鼠”和“老鼠追猫”这两种截然不同的情况。因此，我们需要一种方法来显式地告诉模型Token在序列中的位置信息。 传统的位置编码方法，主要分为以下几类： 绝对位置编码： 最常见的做法是为序列中的每个Token分配一个固定的、基于索引的位置向量。例如，正弦/余弦位置编码（sin …
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