토큰 임베딩과 위치 인코딩을 더하기

토큰 임베딩과 위치 인코딩을 더하는 것이 값을 희석시키지 않을까 하는 우려는 자연스러운 의문입니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다:

1. 경험적 증거: 토큰 임베딩과 위치 인코딩을 더하는 방식은 실제로 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이는 경험적으로 얻어진 결론입니다[1].
2. 상대적 크기: 위치 인코딩 벡터의 값은 일반적으로 토큰 임베딩 벡터에 비해 상대적으로 작습니다. 따라서 더했을 때 토큰의 의미 정보를 크게 변형시키지 않습니다[1].
3. 미세 조정: 위치 인코딩을 더하는 것은 토큰 임베딩에 미세한 조정을 가하는 정도의 효과를 줍니다. 이는 오히려 위치 정보와 의미 정보 사이의 조화를 이루게 합니다[1].
4. 학습 가능한 파라미터: 많은 모델에서 위치 인코딩은 학습 가능한 파라미터로 구현됩니다. 이는 모델이 토큰 임베딩과 위치 정보 사이의 적절한 균형을 학습할 수 있게 합니다[3].
5. 정규화 사용: 임베딩을 더한 후에는 보통 레이어 정규화(Layer Normalization)를 적용합니다. 이는 임베딩의 스케일을 조정하여 의미 정보와 위치 정보가 적절히 반영되도록 돕습니다[3].

결론적으로, 토큰 임베딩과 위치 인코딩을 더하는 방식은 실제로 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 되며, 의미 정보와 위치 정보를 효과적으로 결합하는 방법으로 입증되었습니다.

Citations:
[1] https://dusanbaek.tistory.com/99
[2] https://www.blossominkyung.com/deeplearning/transfomer-positional-encoding
[3] https://binnni.tistory.com/20
[4] https://data-newbie.tistory.com/942
[5] https://www.youtube.com/watch?v=fr2Rze9FZC8
[6] https://webnautes.tistory.com/2217
[7] https://velog.io/@io0818/DL-Transformers
[8] https://wikidocs.net/196666