BERT中已有input_ids表示token顺序，为何仍需位置编码？

先看你给出的Hugging Face tokenizer输出示例：

encoded_input = tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and quick to anger.")
print(encoded_input)
{'input_ids': [101, 2079, 2025, 19960, 10362, 1999, 1996, 3821, 1997, 16657, 1010, 2005, 2027, 2024, 11259, 1998, 4248, 2000, 4963, 1012, 102], 
 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

很多人会误以为input_ids的顺序就是位置信息，但实际上input_ids只是token到字典索引的映射，本身不携带任何位置语义，原因如下：

• Transformer是并行计算模型，没有天然的顺序感知能力：和RNN/LSTM按序列逐个处理token不同，Transformer会一次性把所有token的embedding喂进去计算。如果没有位置编码，模型完全分不清“我养了一只猫”和“猫养了一只我”的区别——两者的token集合完全一样，只是顺序不同，但模型感知不到这种差异。
• input_ids的数值和位置无关：比如示例里的2079对应“Do”，这个ID是固定的，不管“Do”在句子的开头还是结尾，它的input_ids都是2079。模型不会把ID的大小、输入列表的索引当成位置信号，因为这些对模型来说只是数据的排列顺序，没有语义上的“先后”含义。
• 位置编码是专门注入位置语义的机制：无论是正弦余弦型的固定位置编码，还是可学习的位置编码，都会给每个位置生成一个独特的向量，和token的embedding相加后，模型就能区分不同位置的token，理解语序带来的语义变化。比如“风吹草动”和“草动风吹”，只有位置信息能让模型明白动作的触发者和结果的先后关系。

简单说：input_ids告诉模型“有哪些token”，而位置编码告诉模型“这些token在句子里的位置是怎样的”，两者各司其职，缺一不可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者marlon