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 自己看到这个链接中构造了特殊的mask...
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...
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...
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...
impl Module for BertAttention { fn forward(&self, hidden_states: &Tensor) -> Result<Tensor> { fn forward(&self, hidden_states: &Tensor, attention_mask: &Tensor) -> Result<Tensor> { let _enter = self.span.enter(); let self_outputs = self.self_attention.forward(hidden_states)?; let...
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ，根据...
I just realize that if we use 4D attention mask, there will be an error at https://github.com/gathierry/transformers/blob/97903a6352fdc897e13bc4f221fc57aa73e2697b/src/transformers/models/bert/modeling_bert.py#L1113 because the function get_extended_attention_mask only accept 2D and 3D inp...
1.这个attention_mask就是将 mask 掉的设置为0，没有 mask 的设置为1，经过此变换之后 mask 的位置...
MASK］多了一个位置信息，position embedding是有的，表示原文这个位置有一个词。如果按attention mask的...
不知道回答的对不对。如果不用mask代替，而是采用attention掩码的方式。问题等价于1.预测该词时用向量是...