Version:0.9 StartHTML:0000000197 EndHTML:0000069599 StartFragment:0000000233 EndFragment:0000069563 SourceURL:https://yuanbao.tencent.com/chat/naQivTmsDa/22ed1bd5-fbe0-48f0-abe0-0b36bade2022 ​嵌入层本身是固定的（每个token对应一个固定向量），但模型通过其他机制（如位置编码和自注意力）来捕捉语序和上下文语义。以下是具体解释：

​1. 问题的根源

• ​嵌入层局限性：如果仅靠固定嵌入向量，模型无法区分“猫追狗”和“狗追猫”（词序不同但词相同）。
• ​语义差异：语序变化会导致句子含义截然不同（如“人吃鱼” vs “鱼吃人”），必须依赖更复杂的机制。

​2. 解决方案：位置编码与自注意力

现代大模型（如Transformer架构）通过以下两种核心机制解决语序问题：

​**(1) 位置编码（Positional Encoding）​**

• ​作用：为每个token的位置赋予唯一编码，明确词序信息。
• ​实现方式：
  • ​绝对位置编码：直接为第i个位置生成向量（如正弦/余弦函数或可学习向量）。
  • ​相对位置编码：编码词与词之间的相对距离（如“猫”和“追”相隔1个位置）。
• ​示例：
  • 句子“猫 追 狗”中：
    • “猫”的嵌入向量 + 位置1编码
    • “追”的嵌入向量 + 位置2编码
    • “狗”的嵌入向量 + 位置3编码
  • 句子“狗 追 猫”中：
    • “狗”的嵌入向量 + 位置1编码
    • “追”的嵌入向量 + 位置2编码
    • “猫”的嵌入向量 + 位置3编码
  • ​即使词相同，位置编码不同，输入模型的向量也不同。

​**(2) 自注意力（Self-Attention）​**

• ​作用：动态分析词与词之间的关系，捕捉上下文依赖。
• ​关键特性：
  • ​上下文感知：每个词的最终表示由其周围词决定（如“苹果”在“吃苹果”中关注“吃”，在“苹果手机”中关注“手机”）。
  • ​长距离依赖：无论词距离多远，自注意力均可直接关联（如“虽然…但是…”中的逻辑关系）。
• ​示例：
  • 在“猫追狗”中，自注意力会让“追”关注“猫”和“狗”，建立“猫→追→狗”的动作链。
  • 在“狗追猫”中，自注意力会让“追”关注“狗”和“猫”，建立“狗→追→猫”的动作链。

​3. 整体流程（以Transformer为例）​

python# 伪代码示意 输入句子 = ["猫", "追", "狗"] # 步骤1：嵌入层（固定向量） token_embeddings = embedding_layer(输入句子) # 形状 [3, d_model] # 步骤2：添加位置编码（引入语序信息） position_embeddings = positional_encoding(位置=[1,2,3]) # 形状 [3, d_model] combined_embeddings = token_embeddings + position_embeddings # 形状 [3, d_model] # 步骤3：自注意力层（动态调整语义） output = self_attention(combined_embeddings) # 形状 [3, d_model]

• ​最终输出：每个词的向量既包含原始语义（嵌入层），又包含位置和上下文信息。

​4. 实验验证

• ​可视化注意力权重：若输入“猫追狗”和“狗追猫”，可观察到“追”对“猫”和“狗”的注意力权重分布不同。
• ​向量相似度对比：
  • “猫”在“猫追狗”中的输出向量 vs “猫”在“狗追猫”中的输出向量 → 相似度较低。
  • “追”在两个句子中的输出向量 → 相似度中等（语义相同但方向不同）。

​5. 进阶思考

• ​为什么不用嵌入层直接编码语序？
  • 嵌入层的目标是学习词汇的静态语义​（如“猫”是动物，“追”是动作）。
  • 语序和上下文属于动态语义，应由更高层网络（如Transformer）处理。
• ​位置编码是否足够？
  • 单纯的位置编码只能解决显式语序，复杂逻辑关系（如因果、转折）还需依赖自注意力的推理能力。

​总结

通过这三者的配合，模型既能理解词义，又能捕捉语序和上下文差异！