📐 تحلیل تخصصی مکانیزم Position Encoding در ترنسفورمرها

معماری ترنسفورمر برخلاف RNN و CNN، ساختار ذاتی ترتیبی ندارد. برای جبران این ضعف، از کدگذاری موقعیت استفاده می‌شود تا مدل بتواند ترتیب و فاصله بین توکن‌ها را درک کند.

🔹 هدف اصلی این مکانیزم، افزودن اطلاعات موقعیتی به ورودی مدل است تا در محاسبه attention وابستگی‌های ساختاری حفظ شود.

🔸 دو روش رایج در Position Encoding:

1️⃣ روش سینوسی (Sinusoidal Encoding):
از توابع سینوس و کسینوس با فرکانس‌های متفاوت استفاده می‌شود:

𝑃𝐸(𝑝𝑜𝑠, 2𝑖) = sin( 𝑝𝑜𝑠 / 10000^(2𝑖 / 𝑑ₘₒ𝒹ₑₗ) )
𝑃𝐸(𝑝𝑜𝑠, 2𝑖+1) = cos( 𝑝𝑜𝑠 / 10000^(2𝑖 / 𝑑ₘₒ𝒹ₑₗ) )

این روش برای تعمیم‌پذیری در دنباله‌های بلند بسیار مؤثر است و رفتار position را به‌صورت پیوسته مدل می‌کند.

2️⃣ روش یادگیری‌پذیر (Learnable Encoding):
در این حالت، بردار موقعیت برای هر پوزیشن به‌صورت پارامتر قابل آموزش تعریف شده و در طول آموزش بهینه می‌شود. دقت بالا ولی تعمیم محدود برای طول‌های جدید از ویژگی‌های آن است.


---

🔍 روش‌های پیشرفته‌تر:

✅ روش RoPE (Rotary Positional Encoding):
اطلاعات موقعیت به‌صورت زاویه‌ای و چرخشی وارد فضای attention می‌شود. این روش در مدل‌هایی مانند LLaMA و GPT-OSS کاربرد دارد.

✅ کدگذاری نسبی (Relative Encoding):
به‌جای موقعیت مطلق، تفاوت موقعیت بین توکن‌ها لحاظ می‌شود. این ایده در مدل‌های T5 و Transformer-XL پیاده‌سازی شده است.


---

🧠 استفاده از Position Encoding برای مدل‌سازی دقیق‌تر زبان، تحلیل سیگنال، مدل‌سازی صنعتی و ترتیب دستورات کد ضروری است.

#PositionEncoding #ترنسفورمر #هوش_مصنوعی #SelfAttention

@rss_ai_ir 🎓