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...
不行,mask掉对角线在预测时可以不看到当前词,但是会提前看到后面的词,这样在预测后面词的时候就相当于提前发生了泄露。 再从另一个角度看一下XLNet的mask矩阵: XLNet实际上仍然遵循语言模型的预测模式(AutoRegressive Language Modeling),即从左往右依次预测,如对于排列序列:3->2->4->1,预测 2 时用到了 3 信息...
output = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask) 在这个例子中,mask是一个布尔张量,用于指示哪些位置应该被忽略。通过将mask中的True位置对应的分数设置为一个非常大的负数(这里是-1e9),这些位置在通过softmax函数后,其对应的权重将接近于0,从而实现了对特定位置的忽略。 实际应用 在实际应用中,Attenti...
1,dim)self_att=self.self_att(input,input,input,mask_self_att)self_att=self.lnorm1(input+self.dropout1(self_att))self_att=self_att*mask_pad# MHA+AddNormenc_att=self.enc_att(self_att,key,enc_output,mask_enc_att)enc_att=self.lnorm2(self_att+self.dropout...
1、HierarchicalAttention Network中的注意力机制实现 HAN结构包含了Word encoder、Word attention、Sentence encoder、Sentence attention,其中有word attention和sentence attention 解释:h是隐层GRU的输出,设置w,b,us三个随机变量,先一个全连接变换经过激活函数tanh得到ui,然后在计算us和ui相乘,计算softmax输出a,最后得到...
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...
【Attention中mask pad的weight的做法】 在attention中,对attention score进行softmax时,需要考虑到query与pad计算得到的score应该忽略。我们在处理时可以先正常地用高维tensor形式将所有score计算出来,然后根据key的句长将pad所在位置的weight进行mask掉。 下面的代码实现了给定二维tensor X,根据X_len将X中指定位置替换为...
关于mask Reference Self-Attention的结构图 本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践,具体原理不作大量说明,self-attention的具体结构请参照下图。 (图中为输出第二项attention output的情况,k与q为key、query的缩写) 本文中将使用Pytorch的torch.nn.MultiheadAttention来实现self-attention. ...
问在lm微调中前向传递过程中attention_mask的使用EN这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的...