diff --git a/人人都能看懂的Transformer/第三章——位置编码.md b/人人都能看懂的Transformer/第三章——位置编码.md
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--- a/人人都能看懂的Transformer/第三章——位置编码.md
+++ b/人人都能看懂的Transformer/第三章——位置编码.md
@@ -256,6 +256,14 @@ tensor(-0.1923, grad_fn=<AddBackward0>)
 
 
 
+### 为什么是简单相加
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+聪明的你会注意到，位置编码跟向量是相加的，既然相加是不是意味着最终模型也分辨不出里面的位置信息呢？为什么不是用concat进行拼接，单独的数值来表示位置。
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+首先，拼接会让维度再度翻倍，其次，多头注意力里的QKV矩阵是线形变换，本质上也是将位置编码和向量进行类型的加工，作者把这个称为隐式拼接（concat）。但我觉得，最大的可能性就是模型效果好。这也可能是为什么GPT-2不使用正弦和余弦生成位置编码，而是直接用模型训练。
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 ### 总结
 
 位置编码使得模型能够理解单词在句子中的位置，从而更好地处理自然语言。无论是通过正弦和余弦函数的固定公式，还是通过可学习的参数，位置编码都为模型提供了理解文本所必需的结构信息。