在BertModel的最新版本中，确实移除了position_embeddings函数。可以通过以下代码示例中的方法进行替代。

import torch
from transformers import BertModel, BertConfig


config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel(config)

# 使用torch.arange()函数生成position_ids
input_ids = torch.tensor([[31, 51, 99], [15, 5, 0]])
position_ids = torch.arange(0, input_ids.size(1), dtype=torch.long).unsqueeze(0).expand_as(input_ids)

# 使用BertModel中的embeddings模块生成token_type_ids
token_type_ids = torch.zeros_like(input_ids)

# 将输入数据传入BertModel中
outputs = model(input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=token_type_ids, position_ids=position_ids)

在以上示例代码中，我们使用了torch.arange()函数生成了一个与input_ids张量形状相同的position_ids张量，并传递给BertModel的输入参数之一。这个张量的值代表了每个输入token在句子中的相对位置，用于替代已移除的position_embeddings函数。同时，我们使用了BertModel中的embeddings模块生成了token_type_ids张量，用于区分不同句子之间的输入。最终，我们将这些张量传入BertModel中，得到了输出结果。