摘要:
在自然语言处理中,词语的顺序对句子的意义至关重要。然而,传统的自注意力机制无法区分词语的位置。本文深入浅出地介绍了**位置嵌入(Positional Embedding)**的概念及其在Transformer模型中的作用,解释了它如何帮助模型理解词语的顺序,从而提升文本处理的准确性。通过简单的例子和代码实现,带你一步步了解位置嵌入的原理与应用。无论你是NLP初学者还是进阶研究者,这篇文章都将为你揭开Transformer架构中这一关键组件的神秘面纱…… 阅读全文

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