LLM中的位置嵌入矩陣（Position Embedding Matrix）是什么
在大語言模型（LLM）中，位置嵌入矩陣（Position Embedding Matrix） 是用來表示輸入序列中每個詞的位置信息的矩陣。它的核心作用是：讓模型能夠區分“相同詞在不同位置的語義差異”（比如“貓喜歡魚”中的“貓”和“魚喜歡貓”中的“貓”，位置不同，語義角色不同）。
一、位置嵌入矩陣的本質：“給詞的位置編數字”
在LLM中，輸入文本會被拆分為“詞元（Token）”（比如“貓”“喜歡”“魚”），每個詞元會被轉換為詞嵌入（Token Embedding）（代表詞的語義）。但詞嵌入本身不包含“位置信息”——比如“貓”在句首和句尾的詞嵌入是相同的，模型無法區分。
位置嵌入矩陣的作用就是補充位置信息：
- 對每個位置（比如序列中的第1位、第2位、第3位），生成一個唯一的“位置向量”；
- 將“詞嵌入”與“位置向量”相加，得到“輸入嵌入（Input Embedding）”——既包含語義，又包含位置信息。
二、位置嵌入矩陣的數值含義：“位置的數字編碼”
位置嵌入矩陣的每一行對應一個位置（比如第1行對應序列的第1位，第2行對應第2位），每一列對應一個特征維度（比如512維或1024維）。矩陣中的數值是該位置在各個特征維度上的編碼
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