举例说明比如现在token_embeddings.shape(8,4,256)pos_embeddings.shape(4,256)含义分别是token_embeddings: 8 个样本每个样本 4 个 token每个 token 256 维 pos_embeddings: 4 个位置每个位置 256 维也就是说位置 embedding 只关心“第几个位置”位置 0 - 256 维向量 位置 1 - 256 维向量 位置 2 - 256 维向量 位置 3 - 256 维向量它不关心 batch 里有多少个样本。相加时PyTorch 会自动广播相当于临时把它看成pos_embeddings.shape(1,4,256)然后复制到 batch 维度上(1,4,256)-(8,4,256)所以这句input_embeddingstoken_embeddingspos_embeddings等价于input_embeddingstoken_embeddingspos_embeddings.unsqueeze(0)其中pos_embeddings.unsqueeze(0).shape会变成(1, 4, 256)再广播到(8, 4, 256)举个更直观的图batch 0: token_embeddings[0, 0] pos_embeddings[0] token_embeddings[0, 1] pos_embeddings[1] token_embeddings[0, 2] pos_embeddings[2] token_embeddings[0, 3] pos_embeddings[3] batch 1: token_embeddings[1, 0] pos_embeddings[0] token_embeddings[1, 1] pos_embeddings[1] token_embeddings[1, 2] pos_embeddings[2] token_embeddings[1, 3] pos_embeddings[3] ... batch 7: token_embeddings[7, 0] pos_embeddings[0] token_embeddings[7, 1] pos_embeddings[1] token_embeddings[7, 2] pos_embeddings[2] token_embeddings[7, 3] pos_embeddings[3]所以总结一下pos_embeddings 本身 shape 是 (4, 256) 相加时广播成 (8, 4, 256)它不提前做成(8, 4, 256)是因为那样会重复存 8 份一样的位置向量浪费内存。实际运算token_embeddings[0, 0] token_embeddings[1, 0] ... token_embeddings[7, 0]都会加同一个pos_embeddings[0]而且这正是我们想要的很合理。因为 batch 维度只是“并行处理多条样本”不是文本内部的位置。比如 batch 里有 3 条训练样本样本 A: [I, like, cats, .] 样本 B: [You, love, dogs, .] 样本 C: [He, reads, books, .]它们的第 0 个 token 分别是I You He这些 token 内容不同所以它们的 token embedding 不同I - token_embedding(I) You - token_embedding(You) He - token_embedding(He)但它们都处在各自句子的第 0 个位置所以都应该加同一个位置向量pos_embedding(0)于是I 的最终表示 token_embedding(I) pos_embedding(0) You 的最终表示 token_embedding(You) pos_embedding(0) He 的最终表示 token_embedding(He) pos_embedding(0)这表示这是 token I并且它在第 0 个位置 这是 token You并且它在第 0 个位置 这是 token He并且它在第 0 个位置batch 里的样本只是为了训练效率凑在一起的它们之间不是一段连续文本所以不应该给 batch 0、batch 1、batch 2 各自不同的位置 embedding。换句话说位置 embedding 描述的是序列内部的位置不描述第几个 batch。所以token_embeddings[7, 0] pos_embeddings[0]意思不是“第 7 个样本和第 0 个样本位置一样所以混淆了”而是第 7 个样本里的第 0 个 token也是在它自己这段文本的开头。这就像考试时一张表里有 8 个学生的答案第 1 行第 1 题 第 2 行第 1 题 第 3 行第 1 题 ...它们都是“第 1 题”所以题号相同但学生不同答案内容不同。对应到模型里就是batch 维度不同 - token 内容可能不同 position 维度相同 - 位置编号相同所以复用同一个pos_embeddings[0]是合理的也是标准做法。embedding 的本质是查表embedding 的本质非常接近“one-hot 向量 全连接层”的结果。假设词表大小是 6embedding 维度是 3embeddingtorch.nn.Embedding(6,3)它内部有一个权重矩阵W.shape (6, 3)比如 token ID 是2embedding 做的是取 W 的第 2 行得到一个 3 维向量。如果用 one-hot 全连接来表示token_id 2 one_hot [0, 0, 1, 0, 0, 0] one_hot W W[2]结果完全一样。所以Embedding(token_id)等价于one_hot(token_id) embedding_weight区别是 embedding 不真的创建 one-hot因为太浪费。如果词表是 50,257一个 token 的 one-hot 就是 50,257 维而且只有一个位置是 1其余都是 0。直接矩阵乘法很低效。所以 PyTorch 的Embedding实际上做的是更高效的查表token ID - 查权重矩阵对应行因此一句话总结数学上embedding one-hot 线性层 工程上embedding 查表它确实有可训练参数和全连接层一样会在反向传播中更新。区别是每次只更新被查到的那些 token 行。
