深度学习——3种常见的Transformer位置编码【sin/cos、基于频率的二维位置编码（2D Frequency Embeddings）、RoPE】
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Transformer中常见的编码方式
- 自注意力机制（Self-Attention）本身不具备任何顺序或空间位置信息。
- 为此，需要显式地将位置信息嵌入输入特征，以确保模型能够感知特征间的空间或时间关系。
正弦/余弦位置编码（Sinusoidal Positional Encoding）
在 Transformer 的原始论文（Vaswani et al., 2017）中提出的，最原始的位置编码。正弦/余弦位置编码也叫1D Frequency Embeddings，通过频率函数将每个位置嵌入到特征空间中。
公式：
P
E
(
p
o
s
,
2
i
)
=
sin
(
p
o
s
1000
0
2
i
d
)
PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d}}}\right)
PE(pos,2i)=sin(10000d2ipos)
P
E
(
p
o
s
,
2
i
+
1
)
=
cos
(
p
o
s
1000
0
2
i
d
)
PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d}}}\right)
PE(pos,2i+1)=cos(10000d2ipos)
- p o s pos pos：表示输入序列的位置。
- d d d：表示embedding维度。
- 正弦和余弦的周期性特点可以让模型捕获相对位置信息。
说明：
- 正弦 sin \sin sin 被应用于所有偶数维（索引为 2 i 2i 2i）；
- 余弦 cos \cos cos 被应用于所有奇数维（索引为 2 i + 1 2i+1 2i+1）。
这种设计的意义在于：
- 区分不同维度的位置信息：
- 对偶数维和奇数维分别使用不同的函数，可以让不同维度的位置信息具有不同的变化模式。
- 例如，偶数维的位置信息可能更注重某种语义，奇数维则可能补充另一种语义。
- 模型的平移不变性：
- 在一些任务中，特别是相对位置编码时，正弦和余弦函数的周期性可以帮助模型更容易地捕获相对距离信息。
- 消除对称性：
- 如果只用一种函数，比如全是 sin \sin sin，可能导致偶数维和奇数维的输出具有对称性，降低信息的区分度。
基于频率的二维位置编码（2D Frequency Embeddings）
主要针对Transformer处理二维数据（如图像）的情况。在 ViT（Vision Transformer）的标准实现中，将两个独立的 1D Frequency Embeddings 分别应用于图像的行（height）和列（width）方向，然后通过拼接（concat）或求和（add）来构造最终的 2D Frequency Embeddings 。
实现方式：两个 1D Frequency Embeddings 构成 2D Embeddings
给定图像的大小为 H × W H \times W H×W，编码维度为 D D D，这种 2D 编码的计算方式如下：
-
沿行（Height）方向生成 1D Frequency Embeddings：
对行索引 x ∈ [ 0 , H − 1 ] x \in [0, H-1] x∈[0,H−1]，生成对应的正弦和余弦位置编码：
P E x , 2 i = sin ( x 1000 0 2 i D ) , P E x , 2 i + 1 = cos ( x 1000 0 2 i D ) PE_{x, 2i} = \sin\left(\frac{x}{10000^{\frac{2i}{D}}}\right), \quad PE_{x, 2i+1} = \cos\left(\frac{x}{10000^{\frac{2i}{D}}}\right) PEx,2i=sin(10000D2ix),PEx,2i+1=cos(10000D2ix) -
沿列（Width）方向生成 1D Frequency Embeddings：
对列索引 y ∈ [ 0 , W − 1 ] y \in [0, W-1] y∈[0,W−1]，同样生成正弦和余弦位置编码：
P E y , 2 i = sin ( y 1000 0 2 i D ) , P E y , 2 i + 1 = cos ( y 1000 0 2 i D ) PE_{y, 2i} = \sin\left(\frac{y}{10000^{\frac{2i}{D}}}\right), \quad PE_{y, 2i+1} = \cos\left(\frac{y}{10000^{\frac{2i}{D}}}\right) PEy,2i=sin(10000D2iy),PEy,2i+1=cos(10000D2iy) -
最终组合：
- 拼接：
P E ( x , y ) = concat ( P E x , P E y ) PE_{(x, y)} = \text{concat}(PE_x, PE_y) PE(x,y)=concat(PEx,PEy)
最终维度为 (2D)。 - 求和：
P E ( x , y ) = P E x + P E y PE_{(x, y)} = PE_x + PE_y PE(x,y)=PEx+PEy
最终维度为 (D)。
- 拼接：
说明：
-
分解二维结构：
- 图像的二维空间本质上可以分解为行和列的两个独立维度。因此，分别对行和列编码是一种有效的做法，既利用了图像的二维特性，又保持了实现的简单性。
-
保持 Transformer 的通用性：
- Transformer 本质是基于序列操作的，而将二维图像划分为行和列的独立序列后，位置编码的计算方式可以复用 NLP 中的正/余弦编码。
-
减少计算复杂度：
- 相较于直接生成每个位置 ( x , y ) (x, y) (x,y)的二维正弦编码，这种方法的计算复杂度更低，同时效果相近。
旋转式位置编码（Rotary Position Embeddings, RoPE）
Rotary Position Embeddings (RoPE) 是一种基于旋转变换的位置编码方法，同时支持绝对位置和相对位置的建模。
传统位置编码的局限
- 绝对位置编码（如正弦/余弦编码）：
- 提供固定的绝对位置信息。
- 不能自然建模相对位置关系。
- 相对位置编码：
- 能够建模相邻元素间的相对距离。
- 但实现复杂度较高，尤其在长序列任务中开销较大。
RoPE 的创新点
RoPE 提出了旋转式变换的思路，通过将位置信息直接嵌入到输入特征的投影空间，既能高效建模绝对位置，又能自然捕捉相对位置关系。
RoPE 的数学原理
输入特征与位置编码的表示
- 假设输入向量为 x ∈ R d \mathbf{x} \in \mathbb{R}^d x∈Rd，其中 d d d 是特征维度。
- 每个输入向量的维度分为偶数和奇数两部分，分别进行正弦和余弦编码：
- PE i = sin ( pos 1000 0 2 i / d ) \text{PE}_i = \sin\left(\frac{\text{pos}}{10000^{2i/d}}\right) PEi=sin(100002i/dpos)（偶数维度）。
- PE i = cos ( pos 1000 0 2 i / d ) \text{PE}_i = \cos\left(\frac{\text{pos}}{10000^{2i/d}}\right) PEi=cos(100002i/dpos)（奇数维度）。
- pos \text{pos} pos 是输入的位置信息。
旋转变换
- RoPE 的核心思想是对每个特征向量进行旋转操作，具体通过二维旋转矩阵实现：
x rot = R ( θ ) ⋅ x , \mathbf{x}_{\text{rot}} = \mathbf{R}(\theta) \cdot \mathbf{x}, xrot=R(θ)⋅x,
其中：-
R ( θ ) \mathbf{R}(\theta) R(θ) 是旋转矩阵，角度 θ \theta θ 与位置有关。
-
旋转矩阵作用于偶数维度和奇数维度的输入特征，旋转变化如下：
[ x even ′ x odd ′ ] = [ cos ( θ ) − sin ( θ ) sin ( θ ) cos ( θ ) ] ⋅ [ x even x odd ] \begin{bmatrix} x_{\text{even}}' \\ x_{\text{odd}}' \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} x_{\text{even}} \\ x_{\text{odd}} \end{bmatrix} [xeven′xodd′]=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)]⋅[xevenxodd]符号意义
-
[ x even x odd ] \begin{bmatrix} x_{\text{even}} \\ x_{\text{odd}} \end{bmatrix} [xevenxodd]:
- 原始特征向量的偶数维度和奇数维度。
- 输入向量
x
\mathbf{x}
x 被分解为偶数索引部分
x
even
x_{\text{even}}
xeven 和奇数索引部分
x
odd
x_{\text{odd}}
xodd。
- 偶数维：例如，第 0、2、4… 维。
- 奇数维：例如，第 1、3、5… 维。
-
[ x even ′ x odd ′ ] \begin{bmatrix} x_{\text{even}}' \\ x_{\text{odd}}' \end{bmatrix} [xeven′xodd′]:
- 旋转后特征向量的偶数维度和奇数维度。
- 这是嵌入位置信息后的特征表示。
-
[ cos ( θ ) − sin ( θ ) sin ( θ ) cos ( θ ) ] \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) \end{bmatrix} [cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)]:
- 二维旋转矩阵，用于将特征向量的偶数维度和奇数维度进行旋转变换。
- 旋转角度 θ \theta θ与位置（如时间步或空间坐标）相关。
-
-
相对位置的自然建模
- 通过旋转变换，两个特征间的相对位置关系可以直接通过旋转角度差
(
Δ
θ
)
(\Delta \theta)
(Δθ) 捕捉：
Attention ( q , k ) = dot ( q rot , k rot ) . \text{Attention}(\mathbf{q}, \mathbf{k}) = \text{dot}(\mathbf{q}_{\text{rot}}, \mathbf{k}_{\text{rot}}). Attention(q,k)=dot(qrot,krot).- q rot \mathbf{q}_{\text{rot}} qrot 和 k rot \mathbf{k}_{\text{rot}} krot 是经过 RoPE 编码的查询（Query）和键（Key）向量。
- 相对位置差的建模通过旋转后的内积自然实现。
RoPE 的实现步骤
1. 计算旋转角度
根据输入位置 pos \text{pos} pos 和维度 d d d 生成旋转角度。
公式
每个维度的旋转角度通过以下公式计算：
θ
i
=
pos
1000
0
2
i
/
d
,
\theta_{i} = \frac{\text{pos}}{10000^{2i/d}},
θi=100002i/dpos,
其中：
- pos \text{pos} pos：输入特征的位置索引（如序列中的时间步或图像的空间位置）。
- d d d：特征向量的总维度。
- i i i：当前特征维度的索引。
过程
-
分解频率因子：
- 为不同的维度 (i) 生成对应的频率因子：
1 1000 0 2 i / d \frac{1}{10000^{2i/d}} 100002i/d1
其中 d d d 控制总维度范围内的频率分布：- 较低维度的频率变化较慢（低频），适合建模全局信息。
- 较高维度的频率变化较快（高频），适合捕捉局部细节。
- 为不同的维度 (i) 生成对应的频率因子：
-
结合位置计算角度：
- 对于每个位置
pos
\text{pos}
pos，乘以频率因子以生成旋转角度：
θ i = pos ⋅ 1 1000 0 2 i / d \theta_{i} = \text{pos} \cdot \frac{1}{10000^{2i/d}} θi=pos⋅100002i/d1 - 不同位置的旋转角度反映了其空间或时间位置信息。
- 对于每个位置
pos
\text{pos}
pos，乘以频率因子以生成旋转角度：
结果
- 每个位置 pos \text{pos} pos 和每个维度 i i i 对应一个独特的旋转角度 θ i \theta_{i} θi。
- 输出是一个长度为 d d d 的旋转角度数组。
2. 构造旋转矩阵
旋转矩阵用于将偶数维和奇数维的特征进行二维旋转嵌入。每对偶数维和奇数维被看作一个二维向量。
公式
二维旋转矩阵的形式为：
R
(
θ
)
=
[
cos
(
θ
)
−
sin
(
θ
)
sin
(
θ
)
cos
(
θ
)
]
\mathbf{R}(\theta) = \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) \end{bmatrix}
R(θ)=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)]
过程
-
匹配每个维度的角度：
- 根据上一步计算的旋转角度 θ i \theta_i θi，生成每对偶数维和奇数维的旋转矩阵。
-
作用对象：
- 偶数维
even
(
i
)
\text{even}(i)
even(i) 和奇数维
odd
(
i
+
1
)
\text{odd}(i+1)
odd(i+1) 被看作一个二维向量：
x even , x odd \mathbf{x}_{\text{even}}, \mathbf{x}_{\text{odd}} xeven,xodd
- 偶数维
even
(
i
)
\text{even}(i)
even(i) 和奇数维
odd
(
i
+
1
)
\text{odd}(i+1)
odd(i+1) 被看作一个二维向量：
-
生成旋转变换：
- 使用 cos ( θ i ) \cos(\theta_i) cos(θi) 和 sin ( θ i ) \sin(\theta_i) sin(θi) 填充旋转矩阵。
3. 旋转变换
将旋转矩阵作用于特征向量的偶数维和奇数维，以嵌入位置信息。
公式
旋转后的特征向量表示为：
[
x
even
′
x
odd
′
]
=
[
cos
(
θ
)
−
sin
(
θ
)
sin
(
θ
)
cos
(
θ
)
]
⋅
[
x
even
x
odd
]
.
\begin{bmatrix} x_{\text{even}}' \\ x_{\text{odd}}' \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} x_{\text{even}} \\ x_{\text{odd}} \end{bmatrix}.
[xeven′xodd′]=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)]⋅[xevenxodd].
过程
-
输入特征：
- 输入特征
x
\mathbf{x}
x 被分解为偶数维和奇数维两部分：
x = [ x even , x odd ] \mathbf{x} = [x_{\text{even}}, x_{\text{odd}}] x=[xeven,xodd]
- 输入特征
x
\mathbf{x}
x 被分解为偶数维和奇数维两部分：
-
旋转变换：
- 对于每对偶数维和奇数维：
x even ′ = x even ⋅ cos ( θ ) − x odd ⋅ sin ( θ ) , x_{\text{even}}' = x_{\text{even}} \cdot \cos(\theta) - x_{\text{odd}} \cdot \sin(\theta), xeven′=xeven⋅cos(θ)−xodd⋅sin(θ),
x odd ′ = x even ⋅ sin ( θ ) + x odd ⋅ cos ( θ ) . x_{\text{odd}}' = x_{\text{even}} \cdot \sin(\theta) + x_{\text{odd}} \cdot \cos(\theta). xodd′=xeven⋅sin(θ)+xodd⋅cos(θ). - 旋转后的特征将位置信息嵌入到每个维度中。
- 对于每对偶数维和奇数维：
-
重组特征：
- 将旋转后的偶数维和奇数维重新合并，得到嵌入了位置信息的特征向量。
4. 自注意力机制
使用旋转后的特征向量参与自注意力计算，在 Attention 的点积操作中显式建模 绝对位置 和 相对位置信息。
自注意力公式
自注意力的计算公式为：
Attention
(
q
,
k
)
=
q
⋅
k
\text{Attention}(\mathbf{q}, \mathbf{k}) = \mathbf{q} \cdot \mathbf{k}
Attention(q,k)=q⋅k
- q \mathbf{q} q：查询向量（Query）。
- k \mathbf{k} k：键向量（Key）。
RoPE 的贡献
-
绝对位置信息：
- 旋转变换后的 q \mathbf{q} q 和 k \mathbf{k} k 包含绝对位置信息，使模型能够感知每个特征的位置。
-
相对位置信息：
- 点积中隐含了旋转角度差
Δ
θ
=
θ
2
−
θ
1
\Delta \theta = \theta_2 - \theta_1
Δθ=θ2−θ1：
cos ( Δ θ ) + sin ( Δ θ ) , \cos(\Delta \theta) + \sin(\Delta \theta), cos(Δθ)+sin(Δθ),- Δ θ \Delta \theta Δθ 是两位置间的相对关系，直接体现在注意力值中。
- 点积中隐含了旋转角度差
Δ
θ
=
θ
2
−
θ
1
\Delta \theta = \theta_2 - \theta_1
Δθ=θ2−θ1：
RoPE 的优点
-
高效性：
- 不需要复杂的相对位置偏移矩阵或附加参数，直接通过旋转实现。
- 适合长序列任务，计算复杂度低。
-
支持绝对与相对位置：
- 旋转式编码不仅能捕捉绝对位置，还能通过旋转角度差捕捉相对位置关系。
-
适配多模态任务：
- RoPE 能同时适用于文本、图像、视频等多模态场景的位置编码需求。
- 在 FLUX.1 中，用于处理文本的序列关系和图像的空间关系。
-
自然的时空特性建模：
- 在视频任务中，可扩展为三维旋转式编码，处理时间维和空间维的关系。
应用场景
-
多模态任务：
- 在 FLUX.1 中，用于图像和文本模态的联合处理：
- 文本位置被编码为序列信息。
- 图像位置被编码为二维空间关系。
- 在 FLUX.1 中，用于图像和文本模态的联合处理：
-
视频生成：
- 支持视频任务的时空建模，可将时间维引入位置编码。
-
长序列任务：
- 如文本生成、长文档理解中，RoPE 能显著提升相对位置的建模能力。
总结
旋转式位置编码（RoPE）是一种高效、灵活的位置编码方案：
- 核心机制：通过二维旋转矩阵嵌入位置信息，既能建模绝对位置，又能自然捕捉相对位置。
- 适用场景：从长序列任务到多模态场景，再到视频生成，RoPE 展现出强大的扩展性和适配能力。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_42410605/article/details/144005390
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