Transformerで位置表現を観察してみる
Zenn / 3/15/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisModels & Research
Key Points
- Transformerの位置表現を観察・分析するための具体的な観察手法と実験設計を紹介している。
- モデルが絶対位置と相対位置の両方をどのようにエンコードしているか、層・ヘッドごとの挙動を観察データで示している。
- 観察結果が長文・異なるシーケンス長での性能・挙動に与える影響についての示唆を提供している。
- 研究者・エンジニア向けの再現性のある手順と、今後のモデル設計の方向性へのヒントをまとめている。
はじめに
前回の記事では、同じデータ量でも選び方次第で学習効率が大きく変わることを確認しました。
今回は位置表現を変えてみます。
Transformerが入力トークンの位置を認識する方法として、学習可能な絶対位置埋め込み（Absolute PE）が使われます。
Su et al. (2021)が提案したRotary Position Embedding（RoPE）は、相対位置を回転行列で表現することで、訓練時より長い系列への外挿における性能（Length Generalization）が改善されると言われています。
これを自作Transformerで検証してみます。
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個人の実験の...
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