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大模型位置编码-ALiBi位置编码 - 知乎
为了解决长度外推的问题，作者提出了一种更简单、更有效的位置方法，即具有线性偏置的注意力 (ALiBi)。 ALiBi不向词嵌入添加位置嵌入，相反，它通过与距离成比例的惩罚来偏置query-key注意力分数。接下来我们再来聊一下长度外推，下面的内容取自苏神的博客，能更好的帮助我们理解长度外推的这个概念。 spaces ac cn archives 9 长度外推性是一个训练和预测的长度不一致的问题。具体来说，不一致的地方有两点： 1、预测的时候用到了没训练过的位置编码（不管绝对还是相对）； 2、预测的时候注意力机制所处理的token数量远超训练时的数量。
【DeepSeek-R1背后的技术】系列八：位置编码介绍（绝对位置编码、RoPE、ALiBi、YaRN） - CSDN博客
这就是位置编码（Positional Encoding）的角色所在。本文主要介绍常见的绝对位置编码（sinusoidal）、旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）、相对位置编码ALiBi（Attention with Linear Biases）以及YaRN（Yet another RoPE extensioN method）。
ALiBi（Attention with Linear Biases）位置编码详解：LLM无需额外训练就能处理超长文本
对于深度学习初学者来说，掌握ALiBi不仅能提升模型处理长文本的能力，还能加深对注意力机制本质的理解。本文将带你从基础概念出发，通过实际代码示例，一步步掌握ALiBi的原理与应用。
通透位置编码：从标准位置编码、旋转位置编码RoPE到ALiBi、LLaMA 2 Long的演进-百度开发者中心 - Baidu
通透位置编码是自然语言处理中的一项关键技术，用于解决模型在处理序列数据时的位置信息问题。本文将介绍标准位置编码、旋转位置编码RoPE以及最新的ALiBi和LLaMA 2 Long方法，并探讨它们在实际应用中的优缺点。
Alibi位置向量外推性：看起来很长其实还是短-阿里云开发者社区
深入解析ALiBi位置向量的外推性，通过与RoPE、T5 Bias等方案的对比，揭示其“看似强大”背后的真实能力与局限，助您在Transformer模型选型中做出明智决策。
注意线性偏差 (AliBI)
注意线性偏差 (AliBI) 这是《T rain Short，Test Long：使用线性偏差的注意力实现输入长度外推》一文中的 “使用线性偏差注意力 (AliBI)” 的实现。这将用在注意力分数中添加偏差（注意力对数，在 softmax 之前）取代位置编码。
Alibi位置编码-关键场景-使用指导-MindSpeed 迁移开发-Ascend Extension for PyTorch6. 0. RC3开发文档-昇腾社区
Alibi位置编码背景与挑战当大模型在训练和预测时的输入长度不一致时，模型的泛化能力会下降。若外推能力不佳，大模型在处理长文本或多轮对话时的效果就会受到限制。
关于Transformer中的位置编码-ALiBi
Transformer的作者也尝试了learned postional embedding，不学习和学习的效果相差不大，最后作者选择了sinusoidal approach，因为作者认为它可以简单扩展到更长的训练长度，甚至长于训练时的长度。