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,正确的做法是直接把tokenizer处理好...
引入该前看mask后,QK^T + M如下: 前看注意力softmax(QK^T+M)如下: 可见每个词只对它自己及它之前的词有注意力,对其后的词的注意力为0, 以第二行举例,b仅受a和其自己的影响,c和D对b的影响都为0. 此时,self Attention的输出如下: 可见,每个词的结果embedding仅受其前面词的影响。以第二行为例,b的...
if attention_mask is not None and attention_mask.dim() == 2: mask_length = attention_mask.shape[-1] # 取消对无意义 padding token 的注意力,避免对输出 logits 的影响 padding_mask =causal_mask[..., :mask_length].eq(0.0) * attention_mask[:, None, None, :].eq(0.0) causal_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
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!
自己以为关于attention_mask的输入只能是对每句话都产生一个二维的attention_mask. 但是自己需要实现left-to-right的模拟,使此时的字不能看到下一个字,只能依靠以前的字,这该怎么办呢? https://github.com/920232796/bert_seq2seq/blob/master/bert_seq2seq/seq2seq_model.py ...
挺有趣的,attention的mask可能有多种用法,输入的mask与输入的seq长度不匹配时:有可能是需要mask掉prefixes。如上图所示,输入的mask是。
PyTorch中的MultiheadAttention中的Attention Mask是什么格式 在PyTorch中,MultiheadAttention是一个可以实现多头注意力机制的模块,用于处理序列数据间的依赖关系。在实际使用中,我们经常需要提供一个Attention Mask来控制模型在计算注意力权重时的行为。那么,究竟什么是Attention Mask,以及在MultiheadAttention中,这个Attention ...
AttentionMask「注意力蒙版」是ComfyUI中很有用但不太被注意到的强大特性,今天做个讲解,展示一下图到图的AnimateDiff丝滑动画的实现方法,workflow已开源。ComfyUI是被低估的StableDiffusion UI,学起来有点费劲,但学会了就很爽,我不允许还有粉丝不知道!#艺术在抖音#stablediffusion#人工智能#ai视频#教程...
千问1.5训练 遇到attention_mask问题 DONE #IA7WFWQuestion 任意 创建于 2024-06-24 17:50 环境:mindspore2.2.14-cann7.0.0beta1_py_3.9-euler_2.8.3_910:v2_qwen1_5_72b 硬件:910b 错误描述 按照md文件执行预训练指令后报错 attention_mask can not found in schema. Please check the 'column list' ...