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 ...
ComfyUI玩的不只是技术,还有创意和思路。AttentionMask,注意力蒙版,可以让你的AI图片和视频创作变的准确和有趣。余博士带你手搓脑洞大开的ComfyUI工作流系列,请大家保持关注!, 视频播放量 7808、弹幕量 1、点赞数 243、投硬币枚数 101、收藏人数 738、转发人数 43, 视
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…
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...
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...
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...
【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