傅里叶正弦余弦函数如何助力 LLM 理解语序

Transformer 架构利用傅里叶提出的正弦和余弦函数进行位置编码，使大语言模型能够区分相同词汇在不同序列位置的含义。这种数学方法将 token 的位置转化为结构化数值模式，解决了注意力机制中词序信息缺失的问题，让模型准确理解如“Alice trusts Bob”与“Bob trusts Alice”的语义差异。