基础知识模型架构
旋转位置编码
会员专享从位置编码基础到 RoPE 的数学推导、代码实现与长度外推
概述
Transformer 本身不包含位置信息,打乱输入顺序,输出不会改变。位置编码(Position Encoding)就是为了解决这个问题。
本系列从最基础的绝对位置编码出发,深入讲解目前主流 LLM 普遍采用的 旋转位置编码(RoPE),包括数学推导、代码实现,以及如何让模型处理超出训练长度的序列。
本系列假设你已掌握 Attention 机制的基础知识。如果对 Self-Attention 和 Multi-Head Attention 不熟悉,建议先阅读 Attention 机制详解。
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