嵌入与位置编码

使用 PyTorch 的 Transformer 模型

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Transformer 中的嵌入与位置编码

嵌入：词元 → 嵌入向量
位置编码：词元位置 + 嵌入向量 → 位置编码

Transformer 架构中词元嵌入与位置编码组件的高亮。

嵌入序列

三个词元：Hello、world 和感叹号。

嵌入序列

根据模型词表将三个词元转换为词元 ID。

嵌入序列

将词元 ID 嵌入到给定位数的向量中。

import torch
import math
import torch.nn as nn

class InputEmbeddings(nn.Module):

    def __init__(self, vocab_size: int, d_model: int) -> None:
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)


    def forward(self, x):
        return self.embedding(x) * math.sqrt(self.d_model)

常规做法：按 $\sqrt{d_{model}}$ 缩放

创建嵌入

embedding_layer = InputEmbeddings(vocab_size=10_000, d_model=512)

embedded_output = embedding_layer(torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]))

print(embedded_output.shape)

torch.Size([2, 4, 512])

位置编码

将词元嵌入与位置嵌入相加，为输入嵌入加入位置信息。

位置编码

奇数位置用正弦计算，偶数位置用余弦计算。

sin(x)

正弦函数。

$$ PE_{(pos, 2i)}=\sin(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}) $$

cos(x)

余弦函数。

$$ PE_{(pos, 2i+1)}=\cos(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}) $$

构建位置编码器

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_seq_length):
        super().__init__()

        pe = torch.zeros(max_seq_length, d_model)

        position = torch.arange(0, max_seq_length, dtype=torch.float).unsqueeze(1)

        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2, dtype=torch.float) * -(math.log(10000.0) / d_model))

        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)


        self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0))


    def forward(self, x):
        return x + self.pe[:, :x.size(1)]

创建位置编码

pos_encoding_layer = PositionalEncoding(d_model=512, max_seq_length=4)

pos_encoded_output = pos_encoding_layer(embedded_output)

print(pos_encoded_output.shape)

torch.Size([2, 4, 512])

Passons à la pratique !

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