這項(xiàng)由日本奈良先端科學(xué)技術(shù)大學(xué)院大學(xué)的李懷陽、孫鴻宇和渡邊太郎教授團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年6月，論文題為《SeqPE: Transformer with Sequential Position Encoding》。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2506.13277v1訪問完整論文。

在人工智能的世界里，有一個(gè)令人頭疼的問題困擾了研究者們很久。就像我們?nèi)祟愒陂喿x一本厚厚的小說時(shí)需要記住每個(gè)章節(jié)的先后順序一樣，AI模型在處理文本、圖像或其他信息時(shí)，也需要知道每個(gè)信息塊的位置關(guān)系。這種位置信息對(duì)AI來說至關(guān)重要，就好比一個(gè)廚師在制作復(fù)雜菜肴時(shí)必須嚴(yán)格按照步驟順序操作，否則整道菜就會(huì)失敗。

當(dāng)前最流行的AI模型叫做Transformer，它就像一個(gè)極其聰明但患有"位置盲癥"的助手。這個(gè)助手能夠理解每個(gè)單詞或圖像片段的含義，但天生無法分辨它們的先后順序。為了解決這個(gè)問題，研究者們想出了各種給信息"編號(hào)"的方法，這就是所謂的位置編碼技術(shù)。

然而，現(xiàn)有的位置編碼方法都有一個(gè)致命弱點(diǎn)：它們就像預(yù)先印好固定頁碼的筆記本，只能處理預(yù)設(shè)長(zhǎng)度的內(nèi)容。當(dāng)AI遇到比訓(xùn)練時(shí)更長(zhǎng)的文本或更大的圖像時(shí)，就會(huì)像拿著只有100頁的筆記本去記錄150頁內(nèi)容的學(xué)生一樣手足無措。更糟糕的是，當(dāng)需要處理不同類型的數(shù)據(jù)時(shí)，這些方法往往需要專家重新設(shè)計(jì)，就像每換一種材料就要重新定制工具一樣麻煩。

日本奈良先端科學(xué)技術(shù)大學(xué)院大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)革命性的解決方案，他們稱之為SeqPE（Sequential Position Encoding，序列位置編碼）。這個(gè)方案的核心思想非常巧妙：不再使用固定的"頁碼標(biāo)簽"，而是教會(huì)AI如何像人類一樣"數(shù)數(shù)"。

SeqPE的工作原理就像教會(huì)一個(gè)孩子認(rèn)識(shí)數(shù)字和計(jì)數(shù)。當(dāng)AI需要處理位置信息時(shí)，SeqPE會(huì)將每個(gè)位置轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)字序列。比如，處理一張圖片中第2行第3列的位置時(shí)，它會(huì)將這個(gè)位置表示為"0-2-0-3"這樣的序列，然后使用一個(gè)輕量級(jí)的"序列解讀器"來理解這個(gè)位置的含義。這種方法的妙處在于，就像人類學(xué)會(huì)數(shù)數(shù)后可以數(shù)到任意大的數(shù)字一樣，SeqPE也能處理訓(xùn)練時(shí)從未見過的長(zhǎng)度或大小。

不過，研究團(tuán)隊(duì)很快發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題。這個(gè)"序列解讀器"雖然聰明，但有時(shí)會(huì)犯一些令人哭笑不得的錯(cuò)誤。比如，它可能認(rèn)為"100"和"1000"比"100"和"123"更相似，因?yàn)榍罢咴谧置嫔峡雌饋砀瘛＿@就好比一個(gè)只看字面意思的人認(rèn)為"九十"比"一百"更接近"九千"，因?yàn)樗鼈兌加?九"字。

為了解決這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)引入了兩個(gè)巧妙的"訓(xùn)練輔助器"。第一個(gè)訓(xùn)練輔助器就像一個(gè)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)老師，它會(huì)不斷提醒AI："位置上越接近的數(shù)字，它們的表示也應(yīng)該越相似。"這個(gè)過程使用了一種叫做對(duì)比學(xué)習(xí)的技術(shù)，就像讓AI做大量的"哪個(gè)更接近"的練習(xí)題。

第二個(gè)訓(xùn)練輔助器則像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)師，它會(huì)告訴AI："當(dāng)你遇到訓(xùn)練時(shí)沒見過的新位置時(shí)，可以參考那些相似的已知位置是怎么處理的。"這種方法被稱為知識(shí)蒸餾，就像讓學(xué)生通過學(xué)習(xí)優(yōu)秀范例來提高自己處理新問題的能力。

為了驗(yàn)證SeqPE的效果，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了三個(gè)不同領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)測(cè)試。在語言建模任務(wù)中，他們讓AI學(xué)習(xí)理解和生成文本。SeqPE在處理比訓(xùn)練時(shí)更長(zhǎng)的文本時(shí)表現(xiàn)出色，在Wikitext-103數(shù)據(jù)集上的困惑度（衡量AI理解文本能力的指標(biāo)）比其他方法至少好了0.6個(gè)點(diǎn)。這就像一個(gè)學(xué)生不僅能解答練習(xí)冊(cè)上的題目，還能輕松應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的考試題。

在長(zhǎng)文檔問答任務(wù)中，研究團(tuán)隊(duì)讓AI閱讀更長(zhǎng)的文檔并回答問題。SeqPE展現(xiàn)出了驚人的適應(yīng)性，在困惑度上平均提升了24.2個(gè)點(diǎn)，在精確匹配度上提升了2.6個(gè)點(diǎn)。這相當(dāng)于讓一個(gè)原本只能閱讀短篇小說的AI突然能夠理解長(zhǎng)篇巨著并準(zhǔn)確回答相關(guān)問題。

最令人印象深刻的是在圖像分類任務(wù)中的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)將SeqPE從一維的文本處理擴(kuò)展到二維的圖像處理，幾乎不需要任何額外的設(shè)計(jì)修改。在ImageNet-1K數(shù)據(jù)集上，SeqPE比其他方法的準(zhǔn)確率至少高出2.1個(gè)百分點(diǎn)。這就像一個(gè)原本只能按順序閱讀文字的AI，突然學(xué)會(huì)了理解棋盤上棋子的位置關(guān)系。

SeqPE的一個(gè)突出優(yōu)勢(shì)是其通用性。傳統(tǒng)的位置編碼方法就像專門為特定任務(wù)設(shè)計(jì)的工具，當(dāng)任務(wù)類型改變時(shí)往往需要重新設(shè)計(jì)。而SeqPE更像是一把萬能鑰匙，無論是處理文本、圖像還是其他類型的數(shù)據(jù)，都能使用同樣的基本原理，只需要調(diào)整具體的參數(shù)設(shè)置。

在計(jì)算效率方面，SeqPE也表現(xiàn)得相當(dāng)出色。雖然它需要一個(gè)額外的"序列解讀器"，但這個(gè)組件非常輕量級(jí)，只需要少量的計(jì)算資源。而且，由于可以預(yù)先計(jì)算常用位置的編碼，SeqPE在實(shí)際使用時(shí)的速度與傳統(tǒng)方法相當(dāng)，甚至在某些情況下更快。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了詳細(xì)的分析實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了兩個(gè)訓(xùn)練輔助器的必要性。他們發(fā)現(xiàn)，如果只使用距離對(duì)齊訓(xùn)練器而不使用知識(shí)蒸餾訓(xùn)練器，AI在處理新位置時(shí)的表現(xiàn)會(huì)顯著下降。相反，如果只使用知識(shí)蒸餾而不使用距離對(duì)齊，AI可能會(huì)出現(xiàn)"記憶混亂"的問題，把不同的位置記成同樣的表示。只有兩個(gè)訓(xùn)練輔助器配合使用，SeqPE才能發(fā)揮出最佳性能。

從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度看，SeqPE提供了三種不同的整合方式來適應(yīng)不同的AI架構(gòu)。第一種方式類似于在原有信息中添加位置標(biāo)記，第二種方式像是將內(nèi)容信息和位置信息進(jìn)行融合，第三種方式則是將位置信息作為額外的參考信息提供給AI。研究團(tuán)隊(duì)會(huì)根據(jù)具體任務(wù)的特點(diǎn)選擇最合適的整合方式，確保SeqPE能在各種應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮最佳效果。

這項(xiàng)研究的意義遠(yuǎn)不止于技術(shù)層面的突破。在實(shí)際應(yīng)用中，SeqPE的通用性意味著開發(fā)者可以更容易地構(gòu)建能處理多種類型數(shù)據(jù)的AI系統(tǒng)。比如，一個(gè)聊天機(jī)器人可以同時(shí)理解文本對(duì)話和圖片信息，而不需要為每種數(shù)據(jù)類型開發(fā)不同的位置編碼系統(tǒng)。這種統(tǒng)一性大大降低了AI系統(tǒng)開發(fā)的復(fù)雜度和成本。

對(duì)于普通用戶而言，SeqPE的突破意味著未來的AI應(yīng)用將能處理更長(zhǎng)的文檔、更大的圖片，以及更復(fù)雜的多媒體內(nèi)容。無論是自動(dòng)文檔摘要、智能圖片識(shí)別，還是復(fù)雜的多輪對(duì)話，AI都將表現(xiàn)得更加穩(wěn)定和可靠。

研究團(tuán)隊(duì)也誠(chéng)實(shí)地指出了SeqPE目前的一些限制。雖然它在多個(gè)任務(wù)中都表現(xiàn)出色，但在某些特定場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的專門設(shè)計(jì)方法可能仍然具有優(yōu)勢(shì)。此外，SeqPE的訓(xùn)練過程相對(duì)復(fù)雜，需要仔細(xì)調(diào)整兩個(gè)訓(xùn)練輔助器的參數(shù)平衡，這對(duì)研究者的技術(shù)水平提出了一定要求。

不過，這些限制并不能掩蓋SeqPE的革命性意義。它提供了一個(gè)統(tǒng)一的框架來處理位置信息，為AI系統(tǒng)的發(fā)展開辟了新的可能性。特別是在大型語言模型和多模態(tài)AI系統(tǒng)快速發(fā)展的今天，SeqPE這樣的通用解決方案顯得尤為珍貴。

說到底，SeqPE的出現(xiàn)就像是給AI世界帶來了一個(gè)通用的"計(jì)數(shù)系統(tǒng)"。就像人類發(fā)明阿拉伯?dāng)?shù)字系統(tǒng)后能夠處理任意大小的數(shù)字一樣，SeqPE讓AI能夠理解任意長(zhǎng)度和維度的位置關(guān)系。這種突破不僅解決了當(dāng)前AI系統(tǒng)面臨的實(shí)際問題，更為未來更強(qiáng)大、更通用的AI系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

歸根結(jié)底，這項(xiàng)研究代表了AI技術(shù)發(fā)展中的一個(gè)重要里程碑。它證明了通過巧妙的設(shè)計(jì)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)方法，我們可以解決看似復(fù)雜的技術(shù)難題，讓AI系統(tǒng)變得更加智能和實(shí)用。對(duì)于期待AI技術(shù)進(jìn)步的普通人來說，SeqPE的成功預(yù)示著未來將有更多令人驚喜的AI應(yīng)用問世。有興趣了解更多技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，建議查閱完整的研究論文，深入理解這一創(chuàng)新方法的精妙之處。

Q&A Q1：SeqPE是什么？它解決了什么問題？ A：SeqPE是一種新型的位置編碼方法，就像教會(huì)AI"數(shù)數(shù)"一樣。它解決了傳統(tǒng)AI模型只能處理固定長(zhǎng)度內(nèi)容的限制，讓AI能夠理解任意長(zhǎng)度的文本或任意大小的圖像中各部分的位置關(guān)系。

Q2：SeqPE會(huì)不會(huì)比傳統(tǒng)方法更復(fù)雜難用？ A：雖然SeqPE的訓(xùn)練過程相對(duì)復(fù)雜，需要兩個(gè)輔助訓(xùn)練器，但一旦訓(xùn)練完成，它的使用和傳統(tǒng)方法一樣簡(jiǎn)單，甚至更加通用。最重要的是，它可以處理訓(xùn)練時(shí)沒見過的更長(zhǎng)內(nèi)容，這是傳統(tǒng)方法做不到的。

Q3：普通人什么時(shí)候能體驗(yàn)到SeqPE帶來的改進(jìn)？ A：由于SeqPE是底層技術(shù)突破，普通用戶可能不會(huì)直接感知到它的存在，但會(huì)體驗(yàn)到AI應(yīng)用的改進(jìn)，比如聊天機(jī)器人能處理更長(zhǎng)對(duì)話、圖像識(shí)別能處理更大圖片等。隨著技術(shù)普及，這些改進(jìn)將逐步出現(xiàn)在各種AI產(chǎn)品中。