这是因为在padding之后,第一个句子的encoding变了,多了很多0, 而self-attention会attend到所有的index的值,因此结果就变了。 这时,就需要我们不仅仅是传入input_ids,还需要给出attention_mask,这样模型就会在attention的时候,不去attend被mask掉的部分。 因此,在处理多个序列的时候,正确的做
通过Self-Attention Mask,Transformer模型的解码器能够严格遵守序列生成的顺序性,同时充分利用整个序列的上下文信息。这种设计不仅提高了模型的性能,也极大地扩展了Transformer的应用场景。希望本文能够帮助你更好地理解Transformer模型中的这一关键技术。 进一步的思考 除了上三角mask,还有哪些类型的mask可以用于Transformer模型?
作用: Attention mask用于指定模型在处理输入序列时应该关注哪些部分。在NLP任务中,输入序列的长度可能不一致,因此通常需要对较短的序列进行填充(padding)。然而,填充的部分不应该被模型关注,因此需要通过attention mask来告诉模型忽略这些部分。 设置方法: 通常,attention mask是一个与输入序列长度相同的二进制数组(或张量...
mask2former中的mask-attention的原理 mask-attention是mask2former模型中的关键组成部分之一,它的主要作用是掩盖不需要被模型关注的部分,从而在模型中构建有效的上下文表示。 在mask2former中,mask-attention依赖于两个输入:input_mask和context_mask。其中,input_mask用于标记输入序列中的特殊标记(如padding或者特殊token...
transformer的self-attention中,mask是怎么起作用的 特别感谢实验室王老师和汤老师对本次讨论的大力支持~ 在查看self-attention的过程中,我对Q、K矩阵的mask操作不太理解,认为原self-attention的mask操作不完整,因此进行了以下探索。 # 本文使用的self-attention借鉴了TENER模型的代码# 2019-TENER: Adapting Transformer ...
attention_mask是如何起作用的? 由于attention\_mask是由0和-10000组成(见BertModel的get_extended_attention_mask方法),且-10000对应的是需要被mask掉的token。attention\_score中被mask掉的token对应值由于被减去了10000,就变成了一个很小的值。经过softmax后,就变成了一个近似为0的值。也就是说被mask掉的token...
element-wise的典型例子是LHUC[3],即生成一个和原来激活元等长的attention向量,然后以element-wise的形式乘上去,在LHUC的原始论文中该系数是一个自由的参数(所以他们可能也不想把这个工作归类在attention上),而在 1.9万亿参数量,快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型 中,这个mask则是由输入特征变换得来的。 有的工...
BERT提出了几个简单的无监督的预训练方式。第一个是Mask LM,就是挡住一句话的一部分,去预测另外一部分。第二个是Next Sentence Prediction (NSP) ,就是预测下一句话是什么。这种简单的预训练使得BERT抓住了一些基本的语义信息和逻辑关系,帮助BERT在下流任务取得了非凡的成就。
mask 的作用,当预测 you 的时候,我们是看不到 you 后面单词的信息的,也就是 mask 掉 you 和 now: encoder 和 decoder 交互方法: encoder 的输出会给所有的 decoder 提供一定的信息: encoder 和 decoder 交互时提供的信息,encoder 生成的 K、V 矩阵,decoder 生成的是 Q 矩阵: ...