为什么需要将 token 值和 token 位置的 embedding 向量相加？
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将 token 值和 token 位置的 embedding 向量相加是为了在向量中同时包含 token 的语义信息和位置信息。这是因为自然语言处理中，单词的顺序和位置对理解整个句子的含义非常重要。通过相加这两个 embedding 向量，模型可以更好地捕捉和利用这些信息。
2024-06-27 13:27:25赞同 展开评论 打赏
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