此时,会有一个问题,句子中包含很多<PAD>,模型会以为<PAD>是句子的重要组成部分,让模型变坏。 这个问题的解法就是我们可以在Attention矩阵中将<PAD>使用mask屏蔽掉。mask的维度和Attention矩阵的维度相同,其中欲屏蔽位置的值为负无穷,其他位置值为0 (以句子“I like coffe <PAD>”为例),如: 带Mask的Attention计算...
要提到transformer的attention的mask,就需要先来看看train的过程,mask主要是用来缩小某些符号在训练的时梯度,像padding符号,可能很多很多,网络绝大多数时间都用来训练pad符号去了的,梯度主要往pad下降去了的,导致网络训练很难收敛,甚至不能收敛的,此时就需要使用mask来避免pad符号对train的影响。 RNN或者LSTM内避免pad符号...
九、Attention Mask 在计算注意力得分时,注意力模块会执行掩码mask操作。掩码mask有两个目的: 在编码器的自注意力层以及解码器中的交叉注意力层中,掩码mask的作用是将输入句子中存在填充的注意力输出置为零,以确保填充不会影响自注意力。(注:由于输入序列可以是不同长度的,因此会像大多数 NLP处理过程一样,用填充...
ComfyUI玩的不只是技术,还有创意和思路。AttentionMask,注意力蒙版,可以让你的AI图片和视频创作变的准确和有趣。余博士带你手搓脑洞大开的ComfyUI工作流系列,请大家保持关注!, 视频播放量 7808、弹幕量 1、点赞数 243、投硬币枚数 101、收藏人数 738、转发人数 43, 视
Attention Mask是一种技术手段,通过在Attention计算的权重矩阵上应用一个掩码(mask),来控制模型对序列中不同元素的关注度。具体来说,如果某个元素在Attention计算时应该被忽略,那么对应的权重将被设置为一个非常小的负数(如-inf),这样在通过softmax函数后,这些位置的权重将接近0,实现忽略效果。 实例解析 以下是一个...
attention_mask在处理多个序列时的作用 现在我们训练和预测基本都是批量化处理的,而前面展示的例子很多都是单条数据。单条数据跟多条数据有一些需要注意的地方。 处理单个序列 我们首先加载一个在情感分类上微调过的模型,来进行我们的实验(注意,这里我们就不能能使用AutoModel,而应该使用AutoModelFor*这种带Head的model...
attention中的mask有什么用?#注意力机制 #深度学习 #算法 #论文辅导 #计算机毕设 - 算法小新于20240125发布在抖音,已经收获了8个喜欢,来抖音,记录美好生活!
挺有趣的,attention的mask可能有多种用法,输入的mask与输入的seq长度不匹配时:有可能是需要mask掉prefixes。如上图所示,输入的mask是。
那这个 Attention Mask 是如何生成的呢? 还是以排列 3->2->4->1 为例,去生成 Content stream 中的 mask,1 前面有 3,2,4,再加上自己,所以上图中第一行都为红点;2 前面只有 3,再加上自己,所以第二行的二三列都为红点,依次类推,就可以得到这个排列对应的 Attention Mask。
我有个小问题。我看你们sft的代码的时候,你们的attention mask只覆盖了padding的token,并没有覆盖prompt中user和system的部分。请问这是刻意为之吗?因为根据我的历史经验,包括你们1.0的代码,一般微调的时候都是会mask掉user和system的部分的。是否全部计算loss会比只计算assistant的loss的方法获得更好的效果?