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回来这些位置编码的配合特征是它们是预界说且静态的详细来说它们在种种使命和模子中都是牢靠的这可能导致它们无法有用顺应差别的输入长度和上下文为相识决这个问题近期的研究提出了相对位置编码的函数插值要领(FIRE)它使用神经网络从输入位置到位置偏置的隐式映射举行学习只管 FIRE 使用多层感知机(MLP)来学习位置嵌入但这些嵌入在训练完成后在差别使命中仍然是牢靠的从直观上看所学习的静态位置编码(如 Kerple 和 FIRE)是所有训练样本的平均最优解因此只管它们通常是有用的但关于任何特定实例来说它们实质上是次优的这种静态特征限制了它们在训练上下文以外的种种现实场景中的无邪性和适用性
2025-10-20 16:41:16