Transformer模型中的Embedding和位置向量为什么是相加的关系
Transformer模型中的Embedding和位置向量直接相加是一种设计选择，这种操作在数学上是有理论依据的，并不会丢失信息。以下是一些原因解释为什么这样做是有效的：
- 线性变换的不变性：在神经网络中，线性变换（如矩阵乘法或向量加法）不会丢失信息，因为它们是可逆的。只要权重矩阵是满秩的，就可以通过逆矩阵变换恢复原始信息。因此，将Embedding和位置向量相加，实际上是另一种形式的线性组合，可以保持信息的完整性。
- 位置信息的加性：位置向量是为了给模型提供输入序列中各个元素的位置信息。这些向量通常是固定的，并且与词汇Embedding的维度相同。通过相加，位置向量可以直接作用于词汇Embedding的每个维度，提供位置信息的同时不会引入额外的维度，简化了模型结构。
- 量纲问题：确实，Embedding和位置向量的量纲可能不同，但是在实践中，这些向量在训练过程中会被学习到的权重所调整，使得它们能够在相加后共同作用于模型的后续计算。此外，神经网络的训练过程会自动调整这些权重，使得模型能够从数据中学习到有用的信息。
- 计算效率：将向量相加比将它们拼接起来更高效，因为它不会增加向量的维度。在处理长序列时，这可以显著减少模型的参数数量和计算复杂度。
总的来说，虽然将Embedding和位置向量直接相加是一种简化的假设，但在实践中，这种操作已经被证明是有效的，并且Transformer模型在各种NLP任务中都取得了出色的表现。当然，这也并不意味着相加是处理位置信息的唯一或最佳方式，不同的模型可能会采用不同的方法来融合词汇和位置信息。