uie模型中位置编码换成rope

### UIE模型中替换位置编码为RoPE的实现方法 在自然语言处理领域，UIE（Universal Information Extraction, 统一信息抽取）是一种用于多任务学习的信息提取框架。为了提升其性能，在某些场景下可以考虑将传统的位置编码替换成更先进的Rotary Position Embedding (RoPE)[^1]。 #### 什么是RoPE？ RoPE 是一种基于旋转机制的位置编码方式，它通过引入三角函数来动态计算相对位置关系，从而避免了固定长度序列带来的局限性[^2]。相比传统的绝对位置编码或相对位置偏移量，RoPE 能够更好地捕捉长距离依赖并支持任意长度输入。 #### 如何在UIE模型中应用RoPE？ 以下是具体的技术细节： 1. **修改注意力模块中的位置表示** 在标准 Transformer 的 Multi-head Attention 中，通常会加入静态位置嵌入向量作为额外特征。而采用 RoPE 后，则需调整 Q 和 K 计算逻辑如下所示： 假设 \(Q\) 和 \(K\) 表示查询矩阵与键值矩阵，\(d_{model}\) 是隐藏维度大小，则对于第 i 层神经元有： \[ Q_i = [\cos(\theta),\sin(\theta)] * W_Q^{(i)}X,\quad K_i=[-\sin(\theta),\cos(\theta)]*W_K^{(i)}X \] 这里 \(\theta=\frac{pos}{10000^{2j/d}}\) ，其中 pos 表明当前 token 所处的实际索引号；j 则是从零开始计数直到 d/2 结束的一系列整数值[^3]。 2. **更新权重初始化策略** 当切换到新的位置编码方案时，可能还需要重新设计参数分布形式以便于训练过程更加稳定高效。例如可以通过 Xavier 或 He Normal 初始化方法设置初始状态下的随机变量范围[^4]。 3. **代码实例展示** 下面给出一段 Python 实现片段供参考： ```python import torch from math import pi def apply_rotary_emb(q, k, rope_dim=64): """ Apply Rotary Positional Encoding to query and key tensors. Args: q (Tensor): Query tensor of shape [batch_size, seq_len, dim]. k (Tensor): Key tensor of shape [batch_size, seq_len, dim]. rope_dim (int): Dimensionality used by rotary embeddings. Returns: Tuple[Tensor]: Modified query and key with applied RoPE. """ batch_size, seq_len, _ = q.shape # Generate theta values based on sequence length & dimension size freqs_cis = get_freqs_cosine(seq_len, rope_dim).to(q.device) # Split into real and imaginary parts then reshape appropriately q_rope_real, q_rope_imag = map(lambda t:t.reshape(batch_size,-1,rope_dim//2,2)[:,:,:,0],torch.chunk(freqs_cis@q[:,:,:rope_dim].transpose(-1,-2),chunks=2,dim=-1)) k_rope_real,k_rope_imag=map(lambda t:t.reshape(batch_size,-1,rope_dim//2,2)[:,:,:,0],torch.chunk(freqs_cis@k[:,:,:rope_dim].transpose(-1,-2),chunks=2,dim=-1)) # Perform rotations using trigonometric identities q_new=torch.cat([q[:, :, :rope_dim]-q_rope_imag,q[:, :, rope_dim:]],dim=-1) k_new=torch.cat([k[:, :, :rope_dim]+k_rope_imag,k[:, :, rope_dim:]],dim=-1) return q_new, k_new def get_freqs_cosine(length:int,dimension:int)->torch.Tensor: inv_freq = 1./ (1e4**(torch.arange(0.,dimension,2)/dimension)).unsqueeze(dim=0) positions = torch.arange(length).float().unsqueeze(dim=1) cos_table = torch.cos(positions @ inv_freq) sin_table = torch.sin(positions @ inv_freq) return torch.stack((cos_table,sin_table),dim=-1) if __name__ == "__main__": B,S,D=8,512,768 queries=torch.randn(B,S,D) keys=torch.randn_like(queries) updated_q,updated_k=apply_rotary_emb(queries,keys) ``` 上述脚本定义了一个辅助函数 `get_freqs_cosine` 来构建频率表，并利用该表格完成实际的数据变换操作。最终返回经过 RoPE 处理后的 Query 和 Key 数据结构。 ---