当然！mask 的位置会被序列中的其他词注意到！反向想一下，如果 mask 的位置能被 attention 自动忽视的...
BERT modeling前向传递过程中，直接拿input_mask赋值给attention_mask进行前向传播。因此，[mask] token是...
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…
我们将令牌输入到语言模型中，如GPT-2和BERT，作为张量进行推理。张量就像一个python列表，但有一些额外的特征和限制。比如说，对于一个2+维的张量，该维中的所有向量必须是相同的长度。例如,from torch import tensortensor([[1,2], [3,4]]) # oktensor([[1,2], [3]]) # error!当我们对输入进行...
如何通过Bert实现类似left-to-right的语言模型呢? 一开始自己以为 只能如下使用。 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?
然后问题就来了,Bert中mask不就是mask掉一个字,让上下文来预测这个词吗?那我们把attention矩阵的对角线元素为0不就相当于看不到自己了吗? 很简单高效啊 ,一顿操作猛如虎,loss变0了 ,很明显发生了泄漏。 然后,我们反思理解了原因,其实Bert就是把这个词给<mask>掉预测这个词是什么,再往里面探本质是要学习一个...
codes是bert/modeling.py at master · google-research/bert (github.com) defcreate_masks(input_mask):input_mask=np.array(input_mask)n,sequence_length=input_mask.shapek1=input_mask[:,None,:]k2=np.ones_like(input_mask)[:,:,None]k3=k1*k2k=(1.0-k3)*(-1e6)returnk ...
Right now, all implementations have to creating a wrapper of BertModel. Accepting 3D mask is more straightforward but I'm also okay with the idea about only accepting 2d or 4d. Grounding DINO has to expand its attention mask beforehand though. Do you want an assert in the beginning to ...
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ，根据...
当你在使用基于Transformer的模型(如BERT、GPT等)进行自然语言处理任务时,可能会遇到这样的警告信息:“the attention mask and the pad token id were not set. as a consequence, you may observe unexpected behavior. please pass your input's attention_mask to obtain reliable results.” 这意味着你在输入数...