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...
不会计算 attention，个人认为 mask 掉的就是模型要预测的，计算 attention 是没有意义的。源码的处理是...
mask表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer模型里面涉及两种mask,分别是 padding mask和sequence mask。 其中,padding mask在所有的scaled dot-product attention 里面都需要用到,而sequence mask只有在Decoder的Self-Attention里面用到。 1)Padding Mask 因为每个批次输入序列长度是不一样...
假设做阅读理解时,QQ可以是文章的词向量序列,取K=VK=V为问题的词向量序列,则输出即为所谓的Aligned Question Embedding. 在本论文中,大部分的Attention都是自注意力(self attention),或称内部注意力。 所谓self attention其实就是Attention(X,X,X)Attention(X,X,X),其中XX是输入序列。也就是说在序列内部做Atten...
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...
既然都mask了，我觉得是不会再和其他单词向量计算attention的。另外BERT中特殊的mask技巧(随机mask 15%的...
因为是矩阵运算，所以mask的部分是会进行attention计算的，但是不影响最后的结果，因为与其他的词注意力为...
BERT的[MASK]的Token Embedding连带其Pos Encoding、Seg Embedding都会被别的桢注意到。Padding不会被别的...
在Bert预训练的时候 [MASK] 就相当于 blank noise。只不过场景不再是语言模型了，blank noise会出现在...