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旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）:

一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。

和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的外推性，目前是大模型相对位置编码中应用最广的方式之一。

什么是大模型外推性？外推性是指大模型在训练时和预测时的输入长度不一致，导致模型的泛化能力下降的问题。例如，如果一个模型在训练时只使用了512个 token 的文本，那么在预测时如果输入超过512个 token，模型可能无法正确处理。这就限制了大模型在处理长文本或多轮对话等任务时的效果。

基于 transformer 的位置编码方法都是着重于构造一个合适的 f(q,k,v) 函数形式。

旋转编码 RoPE 可以有效地保持位置信息的相对关系，即相邻位置的编码之间有一定的相似性，而远离位置的编码之间有一定的差异性。这样可以增强模型对位置信息的感知和利用。这一点是其他绝对位置编码方式（如正弦位置编码、学习的位置编码等）所不具备的，因为它们只能表示绝对位置，而不能表示相对位置。

旋转编码 RoPE 可以通过旋转矩阵来实现位置编码的外推，即可以通过旋转矩阵来生成超过预训练长度的位置编码。这样可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。这一点是其他固定位置编码方式（如正弦位置编码、固定相对位置编码等）所不具备的，因为它们只能表示预训练长度内的位置，而不能表示超过预训练长度的位置。

旋转编码 RoPE 可以与线性注意力机制兼容，即不需要额外的计算或参数来实现相对位置编码。
这样可以降低模型的计算复杂度和内存消耗。这一点是其他混合位置编码方式（如Transformer-XL、XLNet等）所不具备的，因为它们需要额外的计算或参数来实现相对位置编码。