本文提出基于自我关注机制的绝对位置嵌入和相对位置嵌入方法，通过增加查询、键和相对位置嵌入之间的交互，进一步优化了位置信息的利用。其最有前途的一种方法是将绝对位置嵌入泛化，相比之前的位置嵌入方法，在 SQuAD1.1 上有更好的表现。本文还通过实验证明了相对位置嵌入方法具有合理的泛化性和鲁棒性。最后，还展示了这种新方法可以用于在小的计算预算下提高大型模型的准确性。

Sep, 2020

使用 Transformer 语言模型中的绝对位置嵌入会导致对相对位置信息的过度依赖，从而使得模型在句子位置信息被移位时性能显著下降，这表明了使用绝对位置嵌入所建模 “相对位置信息” 的功效需要重新审视。

Oct, 2022

这篇论文提出了一种增强型绝对位置嵌入 (CAPE) 的方法，使得 Transformer 神经网络在保持绝对位置嵌入简单和快速的同时，能够更好地推广到训练时未曾出现的更长序列，并在机器翻译等领域中获得更好的性能。

Jun, 2021

本文研究了基于解码器的 Transformer 模型在用不同的位置编码方式时对长度泛化的影响，发现在一系列的推理和数学任务中，NoPE 的表现比其它方法更为优秀，而且无需额外计算。理论上，NoPE 能够代表绝对和相对位置嵌入，但在使用 SGD 训练时，它主要呈现 T5 相对位置嵌入的注意力模式。同时，scratchpad 并不总是有助于解决长度泛化问题，其格式对模型的性能有很大的影响。总之，本文的工作表明解码器 - only 的 Transformer 不一定需要显式的位置嵌入以在更长的序列上泛化良好。

May, 2023

研究了 transformers 在时间序列数据中应用时所需的位置编码方法，提出了一种新的绝对位置编码方法，称为时间绝对位置编码（tAPE）；提出了一种高效的相对位置编码实现方法（eRPE），并将 tAPE/eRPE 与卷积输入编码相结合，提出了一种新的多元时间序列分类（MTSC）模型 ConvTran。此模型在 32 个多元时间序列数据集上进行的广泛实验表明，优于最先进的卷积和 transformer-based 模型。

May, 2023

本文介绍了一种新的机制 ——Decoupled Positional Attention，将位置和段信息编码为 Transformer 模型，提高了训练和推理效率，在 GLUE、XTREME 和 WMT 基准测试中实现了竞争性表现，并进一步将该方法推广到远程的 transformers，显示了性能提升。

Apr, 2021

通过在自注意力网络中采用相对位置编码方案，我们成功地让 Transformer 模型适应了语音数据的分散分布特点，并在 Switchboard 基准测试中获得了最佳识别结果，也在 MuST-C 语音翻译基准测试中获得了最佳出版结果，并且我们的模型能够更好地利用合成数据，并适应语音翻译的变量句子分割质量。

May, 2020

本研究通过在自我关注机制中引入对序列元素相对位置或距离的表示，比绝对位置表示获得了更好的机器翻译结果。同时，将相对位置表示和绝对位置表示相结合并不能进一步提高翻译质量。

Mar, 2018

本研究提出了随机位置编码的方法来生成代替传统加性（正弦）位置编码的 PE，并证明其类似于 RPE，建立了位置编码与相关高斯过程的交叉协方差结构之间的联系。这种方法能够弥补针对最近的线性 Transformer 变量不可用于 RPE 的问题，并展示了其在 Long-Range Arena 基准测试和音乐生成方面的性能表现。

May, 2021

提出一种新的位置编码方法 TUPE，该方法通过将词的上下文相关性和位置相关性分开并采用不同的投影矩阵进行计算，并将它们相加来消除混杂和杂乱的关联。在广泛的实验和离线研究中，我们证明了该方法的有效性。

Jun, 2020