LLM中的位置嵌入矩阵（Position Embedding Matrix）是什么

LLM中的位置嵌入矩阵（Position Embedding Matrix）是什么

在大语言模型（LLM）中，位置嵌入矩阵（Position Embedding Matrix） 是用来表示输入序列中每个词的位置信息的矩阵。它的核心作用是：让模型能够区分“相同词在不同位置的语义差异”（比如“猫喜欢鱼”中的“猫”和“鱼喜欢猫”中的“猫”，位置不同，语义角色不同）。

一、位置嵌入矩阵的本质：“给词的位置编数字”

在LLM中，输入文本会被拆分为“词元（Token）”（比如“猫”“喜欢”“鱼”），每个词元会被转换为词嵌入（Token Embedding）（代表词的语义）。但词嵌入本身不包含“位置信息”——比如“猫”在句首和句尾的词嵌入是相同的，模型无法区分。

位置嵌入矩阵的作用就是补充位置信息：

• 对每个位置（比如序列中的第1位、第2位、第3位），生成一个唯一的“位置向量”；
• 将“词嵌入”与“位置向量”相加，得到“输入嵌入（Input Embedding）”——既包含语义，又包含位置信息。

二、位置嵌入矩阵的数值含义：“位置的数字编码”

位置嵌入矩阵的每一行对应一个位置（比如第1行对应序列的第1位，第2行对应第2位），每一列对应一个特征维度（比如512维或1024维）。矩阵中的数值是该位置在各个特征维度上的编码