相对位置编码（Relative Position Encoding）是一种在序列模型中用于表示输入元素之间相对距离的技术，它不依赖于固定的绝对位置索引，而是基于元素之间的偏移量来编码位置关系。这种机制广泛应用于Transformer架构的自注意力层中，通过引入相对位置偏差来增强模型捕捉局部依赖的能力，例如在自然语言处理中更准确地建模词序和上下文依赖，从而提升序列建模的效率和准确性。
在AI产品开发的实际落地中，相对位置编码显著优化了长文本处理任务，如在聊天机器人、机器翻译系统和文档摘要工具中的应用。通过更好地处理序列中的相对位置关系，模型能够生成更连贯、相关的输出，改善用户体验并降低推理延迟，成为现代大型语言模型如GPT和BERT系列的关键优化技术之一。
如需延伸阅读，推荐参考Peter Shaw、Jakob Uszkoreit和Ashish Vaswani于2018年发表的论文《Self-Attention with Relative Position Representations》，该论文详细阐述了相对位置编码的原始实现和理论基础。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？