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BERT 位置嵌入机制与代码解析

在Transformer模型中，位置嵌入是非常重要的组成部分，因为Transformer本身不具备捕捉序列顺序的能力，需要通过位置嵌入来告知模型token在序列中的位置信息。

位置嵌入的核心概念

位置嵌入（Position Embeddings）是Transformer模型中用于表示token在序列中位置的向量。它与词嵌入（Token Embeddings）相加后，形成模型的输入嵌入。

在BERT等模型中，位置嵌入通常是随机初始化并随模型一起训练的，其维度与词嵌入一致（通常为768或1024）。

代码逐行解析

# 生成位置ID序列
position_ids = torch.arange(input_embeds.