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“闭门造车”之多模态思路浅谈(三):位置编码
By 苏剑林 | 2024-09-06 | 68651位读者 | 引用在前面的文章中,我们曾表达过这样的观点:多模态LLM相比纯文本LLM的主要差异在于,前者甚至还没有形成一个公认为标准的方法论。这里的方法论,不仅包括之前讨论的生成和训练策略,还包括一些基础架构的设计,比如本文要谈的“多模态位置编码”。
对于这个主题,我们之前在《Transformer升级之路:17、多模态位置编码的简单思考》就已经讨论过一遍,并且提出了一个方案(RoPE-Tie)。然而,当时笔者对这个问题的思考仅处于起步阶段,存在细节考虑不周全、认识不够到位等问题,所以站在现在的角度回看,当时所提的方案与完美答案还有明显的距离。
因此,本文我们将自上而下地再次梳理这个问题,并且给出一个自认为更加理想的结果。
多模位置
多模态模型居然连位置编码都没有形成共识,这一点可能会让很多读者意外,但事实上确实如此。对于文本LLM,目前主流的位置编码是RoPE(RoPE就不展开介绍了,假设读者已经熟知),更准确来说是RoPE-1D,因为原始设计只适用于1D序列。后来我们推导了RoPE-2D,这可以用于图像等2D序列,按照RoPE-2D的思路我们可以平行地推广到RoPE-3D,用于视频等3D序列。
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