NeurIPS 2024 | Transformer长度外推，全新位置编码DAPE大幅提升模型性能

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原标题：NeurIPS 2024 | Transformer长度外推，全新位置编码DAPE大幅提升模型性能
关键字：位置,长度,模型,注意力,语义
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在当今的人工智能领域，Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而，Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法，如绝对位置编码（APE）和相对位置编码（RPE），虽然在许多任务中表现良好，但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。
为了应对这一挑战，提出了一种全新的位置编码方法：Data-Adaptive Positional Encoding（DAPE）。D

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