Attention Mask是Transformer模型中的一个重要机制,它通过灵活控制模型对序列中不同元素的关注度,使得Transformer模型在处理复杂序列数据时更加灵活和高效。通过本文的介绍,希望读者能够对Attention Mask有一个清晰的认识,并能够在自己的项目中灵活运用这一技术。 希望这篇文章能够帮助你更好地理解和应用Transformer Encoder中...
在BERT模型中,Mask机制是一种用于处理序列数据的技术,其核心思想是通过掩码(Mask)来控制模型在Attention计算中对序列中某些位置的关注程度。具体来说,Mask机制通过将序列中某些位置的值设置为0,来忽略这些位置的输入,从而实现对序列的控制。 1.1 2D Mask到3D Mask的转换 在实际应用中,2D Mask通常表示为一个二维矩阵...
可以看出,我们在第一行向AI展示的只有一个单词,越往后面展示的内容越多。 不过因为我们使用了mask掩盖了部分内容,我们需要重新正则化这个矩阵以保证每一行的和依然为1。 row_sums=masked_weights.sum(dim=1,keepdim=True)masked_weights_norm=masked_weights/row_sumsprint(masked_weights_norm) 输出结果 tensor([...
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。我们先介绍下如果不使用掩码，是如何运行的。这里用GPT-2每次使用一个序列来执行推理，...
Mask是机器翻译等自然语言处理任务中经常使用的环节。在机器翻译等NLP场景中,每个样本句子的长短不同,对于句子结束之后的位置,无需参与相似度的计算,否则影响Softmax的计算结果。 我们用国外博主Transformer详解博文[^2]中的例子来将上述计算串联起来解释。
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...
chatglm1和chatglm2的prefix tokens训练是用的双向注意力机制。 2、chatglm1和chatglm2的attention mask是怎么样的? chatglm1 1、无论是训练还是推理,prompt部分用的双向注意力机制。 2、如果采用prefix-tuning的方式训练,prefix tokens和prompt都是用的双向注意力机制,并且prefix tokens能看见prompt。 3、在生成的...
一、Attention机制原理理解 Attention机制通俗的说,对于某个时刻的输出y,它在输入x上各个部分上的注意力,这里的注意力也就是权重,即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重,在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention ...
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然后,我们反思理解了原因,其实Bert就是把这个词给<mask>掉预测这个词是什么,再往里面探本质是要学习一个attention map或者说similaritymatrix,学习<mask>的单词和其他单词的相似性,我们让对角线元素为0的做法犯了两个错误:第一个 自己和自己的相似性肯定是最大的,这样做相当于摒弃了自己的信息,完全让别的单词的信...