Positionele codering is een techniek die wordt gebruikt in de Transformer-architectuur om informatie over de volgorde van de woorden in een zin aan het model te geven. Dit is belangrijk omdat de Transformer-architectuur van nature geen ingebouwd gevoel van orde of positie heeft, in tegenstelling tot andere modellen zoals recurrente neurale netwerken (RNN's) of LSTM's.
Zonder positionele codering zou het model moeite hebben om de betekenis van zinnen te begrijpen waar de volgorde van de woorden belangrijk is. Bijvoorbeeld, de zin "Jantje sloeg Pietje" heeft een andere betekenis dan "Pietje sloeg Jantje".
Positionele codering werkt door een extra vector toe te voegen aan de initiële woordrepresentaties (ook wel "embeddings" genoemd) van de zin. Deze extra vector bevat informatie over de positie van elk woord in de zin. De positionele coderingsvectoren worden op zo'n manier ontworpen dat ze uniek zijn voor elke positie, zodat het model gemakkelijk onderscheid kan maken tussen verschillende posities in de zin.
Een veelgebruikte methode om positionele codering te berekenen, is het gebruik van sinus- en cosinusfuncties met verschillende frequenties. Deze functies worden toegepast op de positie van elk woord in de zin, en het resultaat wordt toegevoegd aan de woordrepresentaties.
Als gevolg hiervan krijgt elk woord in de zin een unieke positionele codering die de locatie van het woord in de zin weergeeft. Dit helpt het model om te begrijpen hoe de woorden zich tot elkaar verhouden en hoe hun volgorde de betekenis van de zin beïnvloedt.
Samengevat is positionele codering een techniek die wordt gebruikt in de Transformer-architectuur om het model informatie te geven over de volgorde van de woorden in een zin. Dit helpt het model om de betekenis van zinnen beter te begrijpen en nauwkeurigere voorspellingen te doen op basis van de context.