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...
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
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[.....
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...
3. Attention Mask的实现 在transformers库中,可以通过设置attention_mask参数来应用Attention Mask。attention_mask是一个与输入序列相同形状的张量,其中填充标记对应的位置为0,未填充标记对应的位置为1。 以下是Attention Mask的实现过程: 3.1 填充屏蔽的实现 对于输入序列,假设通过词嵌入(Word Embedding)得到形状为(batc...
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...
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。
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 ...
Attention Mask是一种技术手段,通过在Attention计算的权重矩阵上应用一个掩码(mask),来控制模型对序列中不同元素的关注度。具体来说,如果某个元素在Attention计算时应该被忽略,那么对应的权重将被设置为一个非常小的负数(如-inf),这样在通过softmax函数后,这些位置的权重将接近0,实现忽略效果。 实例解析 以下是一个...