Transformer中的Mask矩阵已经有顺序了，能去掉position embedding吗?
你这个问题触及了Transformer模型的核心机制，是一个非常好的思考角度！确实，Transformer中的Mask矩阵（尤其是用于防止模型“看到”未来信息的自注意力Mask）与位置信息紧密相关。但要不要去掉Position Embedding，这背后涉及模型如何理解序列的“顺序”以及Mask矩阵扮演的角色。
首先，咱们得明确，Mask矩阵的作用是什么？
在Transformer的EncoderDecoder结构中，自注意力机制是处理序列的关键。当模型在计算某个词的表示时，它需要关注序列中的其他词。
Encoder中的Mask（Padding Mask）： 这个Mask主要是为了处理序列不等长的情况。比如，我们输入了两个句子，一个长，一个短。为了让它们能一起进入模型进行计算，我们会用特殊的“填充符”（padding token）把短的句子补齐。Encoder中的Mask会告诉模型，这些填充符是无效的，在计算注意力权重时，要把它们的影响“屏蔽”掉，避免学到无意义的信息。这个Mask并不直接编码位置信息，它只是标记哪些位置是无效的。
Decoder中的Mask（LookAhead Mask / Causal Mask）： 这个Mask更为关键，它出现在Decoder中，用于生成序列。在生成序列的每一个时间步，模型只能看到当前以及之前生成（或输入）的信息，而不能“偷看”未来的信息。想象一下翻译任务，当翻译到第三个词时，模型不应该知道第四个词是什么。LookAhead Mask就是通过将未来位置的注意力权重设置为一个非常小的负数（或者说，让这些位置的注意力得分在softmax后趋近于零），来阻止模型关注未来的词。这个Mask本质上是在“强制”模型以顺序的方式进行信息交互。
那么，Mask矩阵“已经有顺序了”，为什么还要Position Embedding？
这里的“Mask矩阵已经有顺序了”可能指的是LookAhead Mask，因为它确实是根据序列的位置来设置的。例如，对于一个长度为5的序列，LookAhead Mask可能会是这样的（为了便于理解，用0表示允许关注，inf表示禁止关注）：
```
[[ 0, inf, inf, inf, inf],
[ 0, 0, inf, inf, inf],
[ 0, 0, 0, inf, inf],
[ 0, 0, 0, 0, inf],
[ 0, 0, 0, 0, 0]]
```
你可以看到，随着行（当前关注词）的增加，允许关注的列（被关注词）也越多，这确实体现了一种“顺序”。
但是，Mask矩阵本身并不“编码”绝对或相对的位置信息，它只是“限制”了信息的流动方向。
打个比方：
Position Embedding 就像是给序列中的每个元素打上一个“门牌号”，明确告诉你“这是第一个，那是第二个，以此类推”。它提供了绝对位置信息，或者通过不同计算方式可以体现相对位置信息。模型通过学习这些“门牌号”对应的向量，能理解“这个词在句子的开头”，“那个词在句子的结尾”这种概念。
Mask矩阵（LookAhead Mask） 就像是在这个“门牌号”的街道上设置了单向通行的交通规则。它告诉你，“从门牌号3只能看到1、2、3，不能看到4、5”。它不直接告诉你3和5之间有多少个街区，只是说从3无法直接到达5。
为什么不能去掉Position Embedding？
1. Mask是“限制”，不是“编码”： LookAhead Mask本身只是一种约束条件，它确保模型在当前时间步不会看到未来的信息。它并不能赋予模型“我处理的是第2个词”这样的内在概念。即使LookAhead Mask确保了信息只能从左往右流动，模型也无法仅凭此知道“这个词是序列的第k个”。
2. 原始SelfAttention是“无序”的： Transformer的核心吸引力之一就是它的自注意力机制，它可以并行处理序列中的所有词，打破了RNN的顺序依赖。如果完全没有位置信息（比如，你把序列打乱再输入，不加Position Embedding），模型就无法区分“猫追老鼠”和“老鼠追猫”这样的语序差异。虽然LookAhead Mask可以恢复部分顺序性，但它依然是在一个原本无序的计算基础上叠加的限制。
3. Position Embedding提供了更丰富的位置信息： Position Embedding提供的不仅仅是“是第几个”这样的顺序信息，它还能编码相对位置。例如，三角函数构成的Position Embedding可以帮助模型学习到“相隔一个词”或者“相隔两个词”的这种相对关系。这种信息对于理解句子结构、依存关系等非常重要，是Mask矩阵无法提供的。
4. Encoder的Padding Mask与位置无关： 在Encoder中，我们有Padding Mask来处理不等长序列。这个Mask只告诉模型哪些是真实存在的词，哪些是填充符，它完全不涉及绝对或相对的位置信息。如果Encoder的Mask也用来编码位置，那模型就无法处理变长的序列了。
总结一下：
Mask矩阵（尤其是LookAhead Mask）限制了信息流的方向，强制执行了顺序处理的规则。
Position Embedding则直接为序列中的每个元素赋予了位置的“身份”，让模型知道“这是谁，它在哪里”。
你可以把Mask想象成一个“时间戳”或者“访问权限”，它控制你什么时候能看到什么。而Position Embedding则像是“坐标”或者“身份ID”，它告诉你“这是第几个，它的具体位置是哪里”。
在一个没有Position Embedding的Transformer里，即使用LookAhead Mask，模型仍然无法区分“我正在处理的是第3个词”还是“我正在处理的是第5个词”，因为它没有收到关于“我”在序列中具体位置的信号。模型通过Position Embedding学习到的位置信号，结合自注意力机制（在Mask的约束下），才能真正理解序列的结构和含义。
所以，即使LookAhead Mask在某种程度上“引入”了顺序的概念，它也不能完全取代Position Embedding的作用，因为它们解决的是不同层面的问题。Position Embedding提供的是“是什么”，Mask提供的是“能做什么/不能做什么”。两者协同工作，才能让Transformer模型在处理序列数据时表现出色。
希望我这样解释，能让你更清楚地理解这个问题！
首先，咱们得明确，Mask矩阵的作用是什么？
在Transformer的EncoderDecoder结构中，自注意力机制是处理序列的关键。当模型在计算某个词的表示时，它需要关注序列中的其他词。
Encoder中的Mask（Padding Mask）： 这个Mask主要是为了处理序列不等长的情况。比如，我们输入了两个句子，一个长，一个短。为了让它们能一起进入模型进行计算，我们会用特殊的“填充符”（padding token）把短的句子补齐。Encoder中的Mask会告诉模型，这些填充符是无效的，在计算注意力权重时，要把它们的影响“屏蔽”掉，避免学到无意义的信息。这个Mask并不直接编码位置信息，它只是标记哪些位置是无效的。
Decoder中的Mask（LookAhead Mask / Causal Mask）： 这个Mask更为关键，它出现在Decoder中，用于生成序列。在生成序列的每一个时间步，模型只能看到当前以及之前生成（或输入）的信息，而不能“偷看”未来的信息。想象一下翻译任务，当翻译到第三个词时，模型不应该知道第四个词是什么。LookAhead Mask就是通过将未来位置的注意力权重设置为一个非常小的负数（或者说，让这些位置的注意力得分在softmax后趋近于零），来阻止模型关注未来的词。这个Mask本质上是在“强制”模型以顺序的方式进行信息交互。
那么，Mask矩阵“已经有顺序了”，为什么还要Position Embedding？
这里的“Mask矩阵已经有顺序了”可能指的是LookAhead Mask，因为它确实是根据序列的位置来设置的。例如，对于一个长度为5的序列，LookAhead Mask可能会是这样的（为了便于理解，用0表示允许关注，inf表示禁止关注）：
```
[[ 0, inf, inf, inf, inf],
[ 0, 0, inf, inf, inf],
[ 0, 0, 0, inf, inf],
[ 0, 0, 0, 0, inf],
[ 0, 0, 0, 0, 0]]
```
你可以看到，随着行（当前关注词）的增加，允许关注的列（被关注词）也越多，这确实体现了一种“顺序”。
但是，Mask矩阵本身并不“编码”绝对或相对的位置信息，它只是“限制”了信息的流动方向。
打个比方：
Position Embedding 就像是给序列中的每个元素打上一个“门牌号”，明确告诉你“这是第一个，那是第二个，以此类推”。它提供了绝对位置信息，或者通过不同计算方式可以体现相对位置信息。模型通过学习这些“门牌号”对应的向量，能理解“这个词在句子的开头”，“那个词在句子的结尾”这种概念。
Mask矩阵（LookAhead Mask） 就像是在这个“门牌号”的街道上设置了单向通行的交通规则。它告诉你，“从门牌号3只能看到1、2、3，不能看到4、5”。它不直接告诉你3和5之间有多少个街区，只是说从3无法直接到达5。
为什么不能去掉Position Embedding？
1. Mask是“限制”，不是“编码”： LookAhead Mask本身只是一种约束条件，它确保模型在当前时间步不会看到未来的信息。它并不能赋予模型“我处理的是第2个词”这样的内在概念。即使LookAhead Mask确保了信息只能从左往右流动，模型也无法仅凭此知道“这个词是序列的第k个”。
2. 原始SelfAttention是“无序”的： Transformer的核心吸引力之一就是它的自注意力机制，它可以并行处理序列中的所有词，打破了RNN的顺序依赖。如果完全没有位置信息（比如，你把序列打乱再输入，不加Position Embedding），模型就无法区分“猫追老鼠”和“老鼠追猫”这样的语序差异。虽然LookAhead Mask可以恢复部分顺序性，但它依然是在一个原本无序的计算基础上叠加的限制。
3. Position Embedding提供了更丰富的位置信息： Position Embedding提供的不仅仅是“是第几个”这样的顺序信息，它还能编码相对位置。例如，三角函数构成的Position Embedding可以帮助模型学习到“相隔一个词”或者“相隔两个词”的这种相对关系。这种信息对于理解句子结构、依存关系等非常重要，是Mask矩阵无法提供的。
4. Encoder的Padding Mask与位置无关： 在Encoder中，我们有Padding Mask来处理不等长序列。这个Mask只告诉模型哪些是真实存在的词，哪些是填充符，它完全不涉及绝对或相对的位置信息。如果Encoder的Mask也用来编码位置，那模型就无法处理变长的序列了。
总结一下：
Mask矩阵（尤其是LookAhead Mask）限制了信息流的方向，强制执行了顺序处理的规则。
Position Embedding则直接为序列中的每个元素赋予了位置的“身份”，让模型知道“这是谁，它在哪里”。
你可以把Mask想象成一个“时间戳”或者“访问权限”，它控制你什么时候能看到什么。而Position Embedding则像是“坐标”或者“身份ID”，它告诉你“这是第几个，它的具体位置是哪里”。
在一个没有Position Embedding的Transformer里，即使用LookAhead Mask，模型仍然无法区分“我正在处理的是第3个词”还是“我正在处理的是第5个词”，因为它没有收到关于“我”在序列中具体位置的信号。模型通过Position Embedding学习到的位置信号，结合自注意力机制（在Mask的约束下），才能真正理解序列的结构和含义。
所以，即使LookAhead Mask在某种程度上“引入”了顺序的概念，它也不能完全取代Position Embedding的作用，因为它们解决的是不同层面的问题。Position Embedding提供的是“是什么”，Mask提供的是“能做什么/不能做什么”。两者协同工作，才能让Transformer模型在处理序列数据时表现出色。
希望我这样解释，能让你更清楚地理解这个问题！
网友意见
谢 @乎不知 邀，很好的问题！在Transformer中引入位置表示，正是由于self-attention是一个permutation equivariant的操作。而在decoder端的self-attention并不是permutation equivariant的（参见论文https://arxiv.org/abs/1908.11775 的Proposition 1）。正如你所说，mask的引入实质上是一种变相的位置表示，从这个角度来看，它的功能和绝对位置表示是有重叠的。当然能否去掉位置表示，我觉得是任务相关的，我知道有两篇论文有（实验性地）讨论过在语言建模（纯decoder结构）任务上去掉位置编码的情况：
1、这篇论文的实验表明去掉vanilla Transformer的position encoding反而能在语言建模上提升性能。
2、这篇Schmidhuber组的作品，实验部分也表明在语言建模中去掉位置表示效果要更好（见Table 3）：
当然，我觉得这种结论还是得辩证地看，因为这两篇似乎都仅仅将位置编码加在输入端，这早已被认为不是一个很好的实践，因为显然经过几层attention模块以后这种位置表示的内容就会慢慢丢失。因此一些工作是明确将绝对位置表示加在每一层的，例如Al-Rfou et al., 2018，以及Universal Transformers 等等 。欢迎讨论。
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