前言

在早期 Transformer 中位置编码（Pos Embedding）通常直接与 Token Embedding 相加后送入模型。选择“相加”而不是“拼接”的根本原因是“拼接”是一种过参数化形式，和加法没有显著区别，尤其当 Pos Embedding 是像 BERT 那样通过学习得到时。

用一个例子来说明。假设词表共包含 6 个 Token，Token Embedding 和 Pos Embedding 的维度为 4。

在计算层面，压根就没有 Embedding，只有 ID 和 Weight Matrix。

比如例子中的这 6 个 Token，它们的 ID 就是 0 到 5，在实现上使用 One-hot 表示，像下图这样。

Token ID=2 的 One-hot 表示

将 ID 为 2 的这个 Token 转化为 Embedding 的过程其实是使用一个 6x4 的 Weight Matrix 乘以这个 One-hot 向量，如下图所示：

这样的矩阵乘法其实就是在从 Weight Matrix 里选取第 3 行（对应 ID=2）。所以很明显，这个 Weight Matrix 就是 Token 的 Embedding 矩阵。

我们先来看通常 Embedding 直接相加对应的计算过程。为简单起见，假设在某个序列中，Token ID 为 2 的 Token 对应的 Pos ID 也为 2。既然 Token ID 是 one-hot，那么 Pos ID 也是 one-hot。两个 one-hot 向量是不能相加的，因为会破坏 one-hot 的性质。所以可以将它们直接拼起来，如下图所示。

拼接后，只需要将 Weight Matrix 同步“拉长”就行。容易看到，拼接后的 Weight Matrix 其实就是将 Token Embedding 矩阵和 Pos Embedding 矩阵在行方向上拼接起来。而使用拼接后的 one-hot 向量乘以这个“拉长”的 Weight Matrix，结果正是使用 Token ID 和 Pos ID 分别取出各自 Embedding 后再相加。

以上是加法的由来。

我们再来看对 Token Embedding 和 Pos Embedding 进行拼接的效果。下面不画图了，直接看计算过程。假设词表大小为 V，最大序列长度为 L，Token Embedding 维度为 ，Pos Embedding 维度为 。并且假设 Hidden state 的维度为 D。

Token 的 Embedding 计算如下：

其中 是 Token Embedding 参数矩阵； 是 Token 的 one-hot 向量； 是 Token 的 Embedding。

同理，当 Token 的 Pos 为 时，Pos Embedding 计算如下：

其中 是 Pos Embedding 矩阵； 是 Pos 的 one-hot 向量； 是 Pos 的 Embedding。

将两个 Embedding 拼接起来，得到最终的输入表示：

为了将这个输入表示映射到 Hidden state 维度，需要一个投影矩阵 ，计算如下：

是真正进入 Transformer 计算层的输入表示。把 (1.3) 代入 (1.4)，得到：

利用矩阵的分块乘法性质，可以将 (1.5) 展开为：

其中 是 的前 行， 是 的后 行。

我们再把 (1.1) 和 (1.2) 代入 (1.6)，得到：

这意味着拼接下的 Embedding 矩阵分别是 和 。

换言之，当使用加法时，我们实在用矩阵 和 来表示 Token Embedding 和 Pos Embedding；而当使用拼接时，我们实际上是在用 和 来表示它们。

多出来的投影矩阵 就是过参数化的来源。我们说“过参数化”，是因为 可以用一个参数矩阵 来表示。当 和 相同时， 的参数量是 。而 的总参数量是 。它们表示同一件事情，但是后者用了更多参数，所以是“过参数化”。

对 同理如此。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

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