Transformers Prof. Anderson Rocha Tavares Bloco 6 · Slide 6 / 11

Positional Encoding

X = E + P — identidade do token + posição na sequência

A equação da entrada

Frase:
Ela saiu só
E — léxico P — posição X = E + P — entrada
💡 Alterne entre as frases para ver o que muda e o que permanece igual.

O que muda ao trocar a frase?

📍
P: estático ou aprendível

No artigo original, P usa funções seno e cosseno de frequências variadas — cada posição recebe um "endereço" determinístico. Variantes modernas aprendem P durante o treino.

🔢
Posição 1 é sempre a mesma

p₁ é idêntico para qualquer frase — o que muda é qual token está nessa posição, logo X muda.

🧩
X = léxico + posição

A linha i de X combina o vetor léxico do token com o vetor posicional — o modelo recebe ambas as informações fundidas em uma única representação.

🎓
"O Transformer não recebe só quais palavras apareceram. Ele recebe uma matriz em que cada linha já combina a identidade do token com sua posição na sequência."