位置エンコーディングのためにトランスフォーマーで sin 関数と cos 関数を使用するのはなぜですか?

Transformer モデルは、セルフアテンション メカニズムを使用するシーケンス間モデルであり、自然言語処理の分野で広く普及しています。位置エンコーディングは Transformer モデルの重要なコンポーネントであり、シーケンス内の順序情報を効果的にモデルに導入できるため、シーケンス データの処理が向上します。位置エンコーディングを使用すると、モデルはシーケンス内の位置に基づいて単語をモデル化し、語順に関するコンテキスト情報を提供できます。この方法は、長いシーケンスを処理する際の従来のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) の勾配の消失または爆発の問題を回避します。位置エンコードは通常、学習可能なベクトルまたは固定サイン/コサイン関数を追加することによって実現されます。 Transformer モデルでは、位置エンコーディングの導入により、モデルがシーケンス データの順序関係をよりよく理解できるようになり、パフォーマンスと表現能力が向上します。

Transformer モデルでは、位置エンコーディングは独立した位置エンコーディング マトリックスを通じて実装されます。各行は位置エンコード ベクトルに対応し、入力シーケンス内の各単語に位置エンコード情報を追加するために入力単語埋め込みベクトルに追加されます。この方法により、モデルはシーケンス内のさまざまな単語の相対的な位置関係を捉えることができるため、入力シーケンスの意味をより深く理解できるようになります。

これらの位置エンコード ベクトルの生成方法には、sin 関数と cos 関数が使用されます。各位置 i および各次元 j について、位置エンコード行列の値は次の式で計算されます:

PE_{(pos,2i)}=sin(pos/ 10000^ {2i/d_{モデル}})

#PE_{(pos,2i 1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{モデル}})

このうち、posは現在位置、iは現在の次元、d_modelはモデルの次元を表します。ご覧のとおり、sin 関数と cos 関数はどちらも指数項を使用しており、この指数項の底は 10000 であり、指数項の累乗は位置と次元に基づいて計算されます。

では、なぜ位置エンコーディングとして sin 関数と cos 関数を使用するのでしょうか?

1. 周期性

sin 関数と cos 関数はどちらも周期関数であり、反復周期モデルを生成できます。シーケンスデータでは、通常、位置情報は周期的であり、たとえば自然言語処理では、文中の単語の位置は通常周期的です。 sin 関数と cos 関数を使用すると、モデルがこの周期的な情報を取得し、シーケンス データをより適切に処理できるようになります。

2. 異なる位置間のコーディングの違い

sin 関数と cos 関数を使用すると、異なる位置間のコーディングの違いが生じる可能性があります。そして異なる位置でのcos関数の値は異なります。この違いは、モデルが異なる位置間の違いをより適切に区別し、シーケンス データをより適切に処理するのに役立ちます。

3. 解釈可能性

sin 関数と cos 関数を位置エンコーディングとして使用するもう 1 つの利点は、解釈可能であることです。これらの関数は数学の古典的な関数であるため、その特性と特性が非常に明確であるため、モデルへの影響をよりよく理解できます。

一般に、sin 関数と cos 関数を位置エンコーディングとして使用することは、Transformer モデルがシーケンス データをより適切に処理できるようにするための非常に効果的な方法です。同時に、この方法には一定の解釈可能性もあり、モデルの動作メカニズムをより深く理解するのに役立ちます。

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