Transformer 中的位置编码初始化对关系推理的重要性

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-12T00:00:00Z

本文研究了基于解码器的Transformer模型在不同位置编码方式下对长度泛化的影响。发现NoPE方法在推理和数学任务中表现更优秀，且无需额外计算。同时，scratchpad对解决长度泛化问题并不总是有帮助，其格式对模型性能有很大影响。研究表明解码器-only的Transformer不一定需要显式的位置嵌入以在更长序列上泛化良好。