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attention map或者说similaritymatrix,学习<mask>的单词和其他单词的相似性,我们让对角线元素为0的做法犯了两个错误:第一个 自己和自己的相似性肯定是最大的,这样做相当于摒弃了自己的信息,完全让别的单词的信...
https://github.com/920232796/bert_seq2seq/blob/master/bert_seq2seq/seq2seq_model.py 自己看到这个链接中构造了特殊的mask矩阵。 于是自己也随着这个代码构造了下三角矩阵输入,就以为可以解决掉的时候,报错。 关于这个报错,看来看去 extended_attention_mask这个参数很关键呢 恰好下载了一下transforemrs库的安装...
根据官方代码，BERT做mask-lm-Pretrain时，[mask] token会被非[mask] tokens关注到。看下方代码，atte...
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...
这种方式每次mask的比例不能太大,否则模型很难推断mask掉的词到底是什么,因此,一个instance需要分成多次训练,导致训练效率低下。 完形填空 不管是BERT,还是XLNet和TTA,核心都是完形填空预训练,也就是根据上下文填词。 完形填空的本质是:尽可能好的看到上下文,而不能看到自己。
# 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1]])} from torch import nn from transformers import AutoConfig, AutoTokenizer, AutoModel # hyperparameters config = AutoConfig.from_pretrained("../dataset/bert-base-uncased") print(config
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。
get_attention_mask().to_vec(); Ok(Tensor::new(tokens.as_slice(), device)?) }) .collect::<Result<Vec<_>>>()?;let token_ids = Tensor::stack(&token_ids, 0)?; let attention_mask = Tensor::stack(&attention_mask, 0)?; let token_type_ids = token_ids.zeros_like()?;...
def _prepare_4d_causal_attention_mask_with_cache_position( attention_mask: torch.Tensor, sequence_length: int, target_length: int, dtype: torch.dtype, device: torch.device, min_dtype: float, cache_position: torch.Tensor, batch_size: int, ): """ Creates a causal 4D mask...
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ，根据...