摘要：在人工智能处理语言时，“我吃苹果” 和 “苹果吃我” 的语义天差地别，这种顺序差异的识别，离不开一项核心技术 ——位置编码（Positional Encoding）。它诞生的背景，要从 Transformer 模型的 “先天缺陷” 说起。
在人工智能处理语言时，“我吃苹果” 和 “苹果吃我” 的语义天差地别，这种顺序差异的识别，离不开一项核心技术 ——位置编码（Positional Encoding）。它诞生的背景，要从 Transformer 模型的 “先天缺陷” 说起。
Transformer 作为当前主流的语言模型架构，依靠 “自注意力机制” 并行处理文本，但这一机制本身无法感知词语的顺序。比如处理 “今天天气很好” 时，若不额外标注位置，模型可能误将 “今天” 和 “很好” 的顺序颠倒。位置编码的核心作用，就是给每个词语 “打上位置标签”，让 AI 明确 “谁在前、谁在后”。
其实现原理巧妙结合了三角函数。对于句子中第pos个位置的词语，会生成一个与词语嵌入维度相同的向量，公式分为正弦和余弦两种：
偶数维度（如第 0、2、4 维）：PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))奇数维度（如第 1、3、5 维）：PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))这里的d_model是模型的嵌入维度，10000 是为了让不同位置的编码差异更明显。这种设计的优势在于，既能体现绝对位置（不同pos对应不同编码），又能通过三角函数的周期性，让模型感知相对位置（比如 “今天” 和 “天气” 的距离，可通过编码差异计算）。
与早期的 “可学习位置编码” 相比，这种固定公式的编码方式更高效：无需额外训练参数，就能适配任意长度的文本，从短句到长篇文章都能稳定工作。如今，位置编码已成为 ChatGPT、BERT 等大模型的 “标配”，正是有了它，AI 才能像人类一样，准确理解语言中的逻辑顺序，生成通顺、符合语境的内容。
来源：自由坦荡的湖泊AI一点号
