2.1.2 attention mask代码实现 下图中,左图为传统Attention下的mask,右图为Sliding Window Attention下的mask。 参考源码地址:mistral-src-main/one_file_ref.py 实际是通过xformers进行attention mask生成。 import torch seqlen=5 sliding_window=3 tensor = torch.full((seqlen, seqlen),fill_value=1) mask ...
BERT后时代, XLNet 在20个任务上超越BERT,引起不小的关注。最重要的改进是 XLNet 实现了不在输入中加[Mask] 标志,同样可以利用上下文信息,解决了BERT预训练和微调不一致的问题。 1、XLNet如何实现在不加 [Mask…
我们将通过generate_square_subsequent_mask方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将...
HAN中Attention实现核心代码如下: attention中mask的作用,下面看一下mask一种实现 通过将超过seq_length的部分mask称False,然后将mask为False的部分弄成无穷小,这样在反向传播时无穷小倒数为0,防止消息逆向传播 下面也是mask的一种实现方式,下面通过add和mul两种方式实现上面所说的mask...
Gaussian attention是用参数化的一维高斯滤波器创建一张图像大小的注意力地图。定义ay=Rh，axw为注意力向量，attention mask可被写成：在上图中，顶行表示a，最右列表示a，中间的矩形表示a。为了让结果可视化，向量中只包含了0和1。在实践中，它们可以被一维高斯函数向量实现。一般来说，高斯函数的数目等同于空间维度...
而Attention Mask则是一种掩码,用于指定模型在计算注意力权重时应该忽略的位置。例如,在处理文本生成任务时,我们可能需要在每个位置只考虑前面的token,而忽略后面的token。这时就可以通过Attention Mask来实现这一目的。 MultiheadAttention中的Attention Mask格式
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...
实现Masked Attention 下面是一个使用PyTorch实现Masked Attention的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassMaskedAttention(nn.Module):def__init__(self):super(MaskedAttention,self).__init__()defforward(self,inputs,mask):# 计算注意力得分attention_scores=torch.matmul(inputs,inputs.transpose(-2,-1...
out=self.attention(queries,keys,values,attention_mask)out=self.dropout(out) 值得注意的是,在此处调用self.attention时传入的queries、keys、value形状分别为(以step=3为例):(bs,1,dim)、(bs,3,dim)、(bs,3,dim),即在key和value处神奇的对已有的全部单词做了考虑,而在上一步中分明将同一个形状为(bs,...