Что такое позиционные эмбеддинги и для чего они нужны? Какие виды (sinusoidal, learned, RoPE, ALiBi) и для чего каждый?

Позиционные эмбеддинги — это способ добавить информацию о порядке токенов в последовательности, поскольку трансформеры сами по себе не учитывают позицию элементов. Они нужны, чтобы модель понимала, в каком порядке идут слова или символы.

Основные виды позиционных эмбеддингов:

• Sinusoidal (синусоидальные): фиксированные функции синуса и косинуса разных частот. Позволяют модели обобщать на последовательности большей длины, чем обучалась. Используются в оригинальной архитектуре Transformer.

• Learned (обучаемые): позиционные векторы, которые обучаются вместе с моделью. Позволяют модели адаптироваться к данным, но могут хуже обобщать на более длинные последовательности.

• RoPE (Rotary Positional Embeddings): позиционные эмбеддинги, основанные на вращении векторов в пространстве признаков. Позволяют эффективно кодировать относительные позиции и хорошо работают в больших моделях.

• ALiBi (Attention with Linear Biases): добавляет линейные смещения к весам внимания, что позволяет модели учитывать относительные позиции без явных эмбеддингов. Хорошо работает для генерации и обрабатывает длинные последовательности.

Каждый вид имеет свои преимущества: синусоидальные — просты и обобщаемы, обучаемые — гибкие, RoPE и ALiBi — эффективны для больших моделей и длинных последовательностей.