【NLP高频面题 - LLM架构篇】旋转位置编码RoPE相对正弦位置编码有哪些优势？
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RoPE相对正弦位置编码而言是更好的位置编码方式。一个好的位置编码应该满足以下条件：
- 每个位置输出一个唯一的编码
- 具备良好的外推性
- 任何位置之间的相对距离在不同长度的句子中应该是一致的
RoPE可以更好的解决上面的三个问题。
正弦编码（Sinusoidal）
基于Sinusoidal的位置编码最初是由谷歌在论文Attention is All You Need中提出的方案，用于Transformer的位置编码。具体计算方式如下所示：
其中pos是位置，i表示维度。
- 具有相对位置表达能力：Sinusoidal可以学习到相对位置，对于固定位置距离的k，PE(i+k)可以表示成PE(i)的线性函数。
- 两个位置向量的内积只和相对位置 k 有关。
- Sinusoidal编码具有对称性。,即$PE(t+k)PE(t) = PE(t)PE(t-k)$，这表明Sinusoidal编码具有对称性。
- 随着k的增加，内积的结果会直接减少，即会存在远程衰减。
- 正弦编码是否真的具备外推性？实际的Attention计算中还需要与attention的权重W相乘，即 $PE_tT{W}_qkPE$ ，这时候内积的结果就不能反映相对距离
正弦编码是否真的具备外推性？
似乎Sinusoidal只和相对位置有关。但是实际的Attention计算中还需要与attention的权重W相乘，即 $PE_tT{W}_qkPE$ ，这时候内积的结果就不能反映相对距离。正弦编码中真实的q,k向量内积和相对距离之间，没有远程衰减性，如下图所示：
首先，对于RoPE编码任何位置之间的相对距离在不同长度的句子中应该是一致的。
如果两个token在句子1中的相对距离为k，在句子2中的相对距离也是k，那么这两个句子中，两个token之间的相关性应该是一致的，也就是attention_sample1(token1, token2) = attention_sample2(token1, token2)。
可以从旋转矩阵的角度轻松理解此特性。
其次：RoPE编码中q,k向量内积只和相对位置有关
最后，RoPE位置编码具有良好的外推性。
RoPE位置编码：
可以看出，在外推（Extrapolation）时，红色点超出了预训练时的位置编码。
为了解决这个问题，位置线性内插的核心思想是通过缩放位置索引，使得模型能够处理比预训练时更长的序列，而不损失太多性能。
微调少量长文本，位置线性内插就能推理长文本：
另外，RoPE旋转位置编码不是作用在embedding的输入层，而是作用在与Attention的计算中，可以避免在输入中引入噪声。
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