想想为什么这种编码方式没有token之间的关系，因为这个数值只和当前token所在位置以有关，和token之间的位置无关
上面这个图里面的k不太对，更应该说是i，我找了其它的地方来解释的：
在绝对位置编码中，尤其是在训练式位置编码中，模型只能感知到每个词向量所处的绝对位置，并无法感知两两词向量之间的相对位置。对于Sinusoidal位置编码而言，这一点得到了缓解，模型一定程度上能够感知相对位置。
Sinusoidal位置编码的每个分量都是正弦或余弦函数，所有每个分量的数值都具有周期性。如下图所示，每个分量都具有周期性，并且越靠后的分量，波长越长，频率越低。这是一个非常重要的性质，基于RoPE的大模型的长度外推工作，与该性质有着千丝万缕的关联，后续我们会进行分享。
Sinusoidal位置编码还具有远程衰减的性质，具体表现为：对于两个相同的词向量，如果它们之间的距离越近，则他们的内积分数越高，反之则越低。如下图所示，我们随机初始化两个向量q和k，将q固定在位置0上，k的位置从0开始逐步变大，依次计算q和k之间的内积。我们发现随着q和k的相对距离的增加，它们之间的内积分数震荡衰减。
总结来说，RoPE 的 self-attention 操作的流程是：对于 token 序列中的每个词嵌入向量，首先计算其对应的 query 和 key 向量，然后对每个 token 位置都计算对应的旋转位置编码，接着对每个 token 位置的 query 和 key 向量的元素按照 两两一组 应用旋转变换，最后再计算 query 和 key 之间的内积得到 self-attention 的计算结果。
这样就是在乘积（内积）的时候把token之间的相对位置关系（m-n）（两个索引的差值就是相对位置信息）体现出来。这种RoPE的方式就能很好实现。