大规模语言模型从理论到实践 具有外推能力的位置编码

大规模语言模型从理论到实践：具有外推能力的位置编码

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在最近几年取得了突破性的进展，这些模型通过深度学习技术，能够生成高质量的文本，进行多样的自然语言任务。然而，尽管LLMs在许多任务上的表现令人印象深刻，它们仍然面临一些挑战，尤其是在处理需要外推能力的情境时。外推能力指的是在未见过的具体情境或数据上做出准确预测的能力，对于大规模语言模型而言，这意味着在生成文本时不仅要依赖于训练集中的数据，还要能够合理地扩展和应用知识到新情境中。

1.2 研究现状

现有的大规模语言模型通常通过将文本序列映射到连续向量空间来工作，使用位置编码（Positional Encoding）来捕捉序列中元素的相对位置信息。位置编码通常采用周期函数（如正弦和余弦函数）的叠加，以帮助模型理解文本序列中的位置关系。然而，这种基于位置的编码方式在处理序列长度变化较大的情况下，可能会遇到稀疏编码的问题，即在较长的序列中，位置编码的有效性会逐渐减弱。

1.3 研究意义

改进位置编码方法