AI里的“定位系统”：深度解析相对位置编码
想象一下，你正在阅读一本引人入胜的小说。故事中，人物的行动、对话的顺序，甚至一个词语出现在句子的哪个位置，都至关重要。如果“小明打了小红”变成了“小红打了小明”，故事的含义就完全不同了。对于我们人类来说，理解这种顺序和关系是本能的。但在人工智能，特别是处理语言、图像等序列数据的模型中，比如大名鼎鼎的Transformer，如何才能让它们也拥有这种“时序感”或“空间感”呢？这就要引出今天的主角——位置编码。
为什么AI需要“定位”？
传统的AI模型，如循环神经网络（RNN），天生就擅长处理序列信息，因为它是一个一个地处理数据，自带“顺序”概念。但Transformer这类基于“自注意力机制”的模型，为了追求更强大的并行处理能力，它们会同时“看”到整个句子或图片的所有部分，就像把一本小说一下子摊开在眼前。这样虽然效率大大提高，却也带来一个问题：模型会“忘记”每个词或每个部分原本的顺序。对它来说，“我爱北京”和“北京爱我”在没有额外信息的情况下，看起来可能没什么区别，因为构成它们的词都一样。
为了解决这个问题，研究人员引入了位置编码（Positional Encoding），相当于给每个输入元素（比如句子中的每个词）都附带一个“身份标签”，告诉模型它在序列中的位置。这样，模型在处理信息时，就能同时考虑“内容是什么”和“内容在哪里”了。
绝对位置编码的“门牌号”困境
最开始，人们想到的是一种直观的方法——绝对位置编码（Absolute Positional Encoding）。你可以把它想象成给每个词一个固定的“门牌号”：第一个词是1号，第二个词是2号，以此类推。在实际操作中，这个“门牌号”通常是一个独特的数值向量，和词语本身的含义向量（词嵌入）叠加在一起，作为模型处理的最终输入（比如正弦编码、可学习位置编码等方式）。
这种方法就像你在一个陌生的城市问路，得到的是“请前往XX路10号”。确实能帮你找到目的地。然而，绝对位置编码也有它的局限性：
- 长度限制：如果模型训练时只见过100个词以内的句子，它就只学会了1到100的“门牌号”。当遇到一个包含200个词的超长句子时，它就不知道该给101号、102号词分配什么“门牌号”了，这就像你只知道100户人家，突然出现第101户，你不知道该给它什么门牌号。这限制了模型的泛化能力。
- 忽视D距离：在很多场景下，我们关心的不只是一个东西在哪个绝对位置，更关心它与另一个东西的“相对距离”或“相对关系”。比如在句子中，“猫”和它后面的“爪子”紧挨着，这种“紧邻”的关系可能比它们各自的绝对位置更重要。绝对位置编码很难直接捕捉到这种词与词之间的“亲疏远近”。
相对位置编码：以你为中心的“距离感”
为了克服绝对位置编码的局限，相对位置编码（Relative Positional Encoding，RPE）应运而生。它不再执着于每个元素在序列中的绝对“门牌号”，而是把重点放在了元素之间的相对距离和关系上。
你可以把相对位置编码想象成这样：你参加一个大型派对。你不会去记住派对上每个人精确的GPS坐标（那是绝对位置）。你更关心的是：你的好朋友离你有多远？（可能就两步之遥）；提供美味食物的餐桌又离你有多远？（也许是十步）。你对周围环境的感知，更多是基于“我”与“周围事物”的相对位置和距离。
在AI模型中，相对位置编码也采取了类似策略。当模型中的一个词（称为“查询词”）想要“关注”序列中的另一个词（称为“键词”）时，它不会问“键词的门牌号是多少？”，而是问“键词离我有多远？”。模型会为这些不同的相对距离（比如：-2、-1、0、+1、+2等，表示键词在查询词前面2个位置、前面1个位置、同一个位置、后面1个位置、后面2个位置等）学习一套特定的编码向量。这些编码向量会直接融入到注意力机制的计算中，影响查询词对键词的注意力权重。
相对位置编码的优势：
- 更好的泛化能力：由于模型学习的是“相对距离”，而不是固定的“门牌号”，所以它能更好地处理训练时从未见过的长序列。无论是10个词的句子还是500个词的句子，只要“相距2个位置”的概念不变，模型就能应用它学到的知识。
- 更强的关系捕捉：相对位置编码能直接有效地衡量并利用序列中元素之间的“亲疏关系”。这在自然语言处理中尤为重要，因为词语之间的语义联系往往与它们的相对位置紧密相关。
- 适应性更强：例如，一些现代模型如Transformer-XL、T5、DeBERTa等都采用了相对位置编码，并在各种任务上取得了优异的表现，证明了其有效性和灵活性。它甚至被拓展到AIGC（人工智能生成内容）等更广泛的应用场景中。近年来，研究人员还在探索如何将相对位置编码应用到图像、视频等二维乃至多维数据上，例如针对视觉Transformer提出了图像相对位置编码（iRPE），显示出其在不同模态上的潜力。线性化相对位置编码（LRPE）等新方法也在不断涌现，以提高效率并扩展其应用范围。
总结
从绝对位置编码的“固定门牌号”到相对位置编码的“以你为中心的距离感”，AI对位置信息的理解越来越深入、越来越精妙。就像我们人类在理解世界时，既能记住家里的地址（绝对位置），也能自然地感知周围朋友和餐桌的距离（相对位置）一样，相对位置编码让AI模型对序列数据的结构和关系有了更细致、更灵活的把握。这使得它们能够更好地理解语言的上下文、图像的构成，乃至未来更多复杂的数据模式，推动着人工智能技术不断向前发展。