From 973ae3c8a5a0b28500bfb5d68156c32612dd7f20 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Li Xu <105716746+UserXSX@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 25 Feb 2026 21:03:09 +0800
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 docs/chapter2/第二章 Transformer架构.md | 2 +-
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diff --git a/docs/chapter2/第二章 Transformer架构.md b/docs/chapter2/第二章 Transformer架构.md
index d472a2d..e3e28ec 100644
--- a/docs/chapter2/第二章 Transformer架构.md	
+++ b/docs/chapter2/第二章 Transformer架构.md	
@@ -611,7 +611,7 @@ PE(pos, 2i) = sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\\
 PE(pos, 2i+1) = cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
 $$
 
-​上式中，pos 为 token 在句子中的位置，2i 和 2i+1 则是指示了 token 是奇数位置还是偶数位置，从上式中我们可以看出对于奇数位置的 token 和偶数位置的 token，Transformer 采用了不同的函数进行编码。
+上式中，pos 为 token 在句子中的位置，2i 和 2i+1 则指示了位置编码向量的维度索引是奇数还是偶数，从上式中我们可以看出对于奇数维度和偶数维度，Transformer 采用了不同的函数进行编码。
 
 我们以一个简单的例子来说明位置编码的计算过程：假如我们输入的是一个长度为 4 的句子"I like to code"，我们可以得到下面的词向量矩阵 $\rm x$ ，其中每一行代表的就是一个词向量， $\rm x_0=[0.1,0.2,0.3,0.4]$ 对应的就是“I”的词向量，它的pos就是为0，以此类推，第二行代表的是“like”的词向量，它的pos就是1：