Qwen2 RotaryEmbedding 位置編碼僅僅是第一層有嗎，還是全部層都有
Qwen2 模型中的 Rotary Embedding（旋轉位置編碼）是應用于所有 Transformer 層 的，而非僅第一層。
1. Transformer 架構的核心邏輯
Qwen2 基于 Decoder-only Transformer 架構，而位置編碼（如 Rotary Embedding）的核心作用是為模型提供序列中 token 的位置信息，使自注意力機制能夠感知 token 的相對位置關系。在標準 Transformer 設計中，每一層的自注意力模塊都需要位置編碼，否則無法區分不同位置的 token，導致模型無法理解序列的順序依賴。
2. 參考內容的間接佐證
- 摘要1提到 Qwen 系列采用“Dense Decoder-only Transformer 結構”，并支持“80層隱藏層”。結合 Transformer 通用設計，所有隱藏層的自注意力模塊都需要位置編碼。
- 摘要2中 Qwen2.5-VL 的改進（如 MRoPE、窗口注意力）也表明
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