Positional Embedding

位置嵌入层是Transformer模型中的一种嵌入方式，用于将输入序列中每个位置的信息编码为向量形式。在GPT模型中，位置嵌入层的输入是一个长度为block_size的序列，每个位置对应一个唯一的向量表示。这些向量在模型训练过程中被学习到，并用于表示输入序列中每个位置的信息。位置嵌入层通常是通过一个Embedding层实现的，其中每个位置对应一个唯一的嵌入向量。在给定输入序列的情况下，位置嵌入层将为每个位置返回一个嵌入向量，这些向量将被输入到Transformer模型中进行处理。

本文作者：Maeiee

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