포지셔널 인코딩(Positional Encoding)

단어의 위치 정보를 알려주는 "포지셔널 인코딩"

 

 

 

 

포지셔널 인코딩(Positional encoding)은 단어의 순서 정보를 입력에 추가하는 방법이다. 주로 트랜스포머(Transformer) 모델과 같은 인코더-디코더 구조에서 사용된다.

트랜스포머 모델은 입력 시퀀스의 단어 순서 정보를 전달하지 않고, 입력 단어들을 독립적으로 처리한다. 이는 순환 신경망(RNN)과 달리 단어의 위치 정보를 고려하지 않는 특징을 가지고 있다. 따라서, 문장 내 단어의 순서 정보를 잃지 않고 모델에 전달하기 위해 포지셔널 인코딩을 사용한다.

 

각 단어의 임베딩 벡터에 위치 정보를 추가함으로써 단어의 순서를 모델에 알려준다. 일반적으로 삼각함수(Trigonometric) 함수를 사용하여 위치 정보를 인코딩한다.

Positional Encoding은 위치 정보를 나타내는 벡터를 생성하여 원래의 임베딩 벡터와 합침으로써 효과적으로 위치 정보를 포착한다. 이를 통해 모델은 단어의 상대적인 위치와 순서를 고려하여 문장을 처리할 수 있다. Positional Encoding은 입력 임베딩 단계에서 수행되며, 모델의 학습 과정에서 업데이트되지 않는다.

 

즉, Positional Encoding은 문장의 구조와 순서를 모델에 알려주는 중요한 요소이다.