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...
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...
attn_mask形状可以是 2D (L,S),或者 3D (N∗numheads,L,S)。其中 L 是输出序列长度,S 是输入序列长度,N 是 batch size。 attn_mask =ByteTensor,非 0 元素对应的位置会被忽略(不计算attention,不看这个词) attn_mask =BoolTensor, True 对应的位置会被忽略 mask机制更具体内容可以参考Transformer相关—...
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!
MultiheadAttention中的Attention Mask格式 在PyTorch的MultiheadAttention模块中,Attention Mask的格式有一定的要求。具体来说,Attention Mask应该是一个三维的Tensor,其形状为(B, Nt, Ns),其中B为batch size,Nt为目标序列的长度,Ns为源序列的长度。在这个Tensor中,每个位置的值应该为0或-inf,分别表示应该考虑或忽略...
二、Transformers中Attention Mask的机制 在Transformers中,每个Encoder和Decoder都有自己的Attention层。Encoder中的Attention层通常称为Self-Attention层(自注意力层),它用于计算输入序列中每个位置之间的关系;Decoder中的Attention层则称为Encoder-Decoder Attention层(编码器-解码器注意力层),它用于计算输入序列和输出序列之...
本文将简明扼要地介绍Transformer模型中的Encoder部分,特别是其中的Attention Mask机制,通过实例代码和生动的比喻,帮助读者理解这一复杂但强大的技术概念,并探讨其在自然语言处理中的实际应用。
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，...
而Attention Mask则是在模型处理输入序列时,对序列中的某些位置进行屏蔽或忽略的机制,可以帮助模型更好地适应不同的任务。 2. Attention Mask的作用 Attention Mask用于指定哪些位置需要被模型忽略或屏蔽,在不同的任务中起到了不同的作用。以下是Attention Mask的几种常见应用: 2.1 填充屏蔽(Padding Mask) 在处理变...
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,正确的做法是直接把tokenizer处理好的结果,整个输入到模型中,即直接**inputs。通过**inputs,我们实际上就把attention_mask也传进去了: ...