从使用的api接口来看,使用模型时的输入为:input_ids,attention_mask,token_type_ids input_id就是每个句子将汉字转成的对应编号,shape(32, 128)指batch为32,序列长度为128;attention_mask就是与汉字一一对应的标志,shape也是(32, 128),因为有些句子没有128个字,会在最后补0,attention_mask作用就是区分补0和原...
# 创建输入数据 input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask)print(...
1、Bert模型使用时需要输入的参数 1)input_ids:把token转换为id,通过查表获取token对应的embedding 2)attention_mask:一个0,1矩阵,1表示该位置不被Mask,0表示该位置被Mask,nlp中会自动补长,避免用注意力机制的时候关注到填充符。 具体使用形式可通过如下方式: attention_scores = attention_scores + attention_mas...
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...
那mask-lm-pretrain的时候，BERT就不是fully self-attention，而是[mask] embedding + position ...
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 = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask) print(logits.size()) # 输出logits的形状 上面的这段代码使用了Hugging Face的transformers库来加载预训练的BERT模型。使用时需要确保...
Padding Mask 对于输入序列一般我们都要进行padding补齐,也就是说设定一个统一长度N,在较短的序列后面填充0到长度为N。对于那些补零的数据来说,我们的attention机制不应该把注意力放在这些位置上,所以我们需要进行一些处理。具体的做法是,把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷),这样经过softmax后,这些位置的权...
Self-Attention:对于输入文本,我们需要对其中的每个字分别增强语义向量表示,因此,我们分别将每个字作为Query,加权融合文本中所有字的语义信息,得到各个字的增强语义向量,如下图所示。在这种情况下,Query、Key和Value的向量表示均来自于同一输入文本,因此,该Attention机制也叫Self-Attention。
如下图所示,Attention机制将目标字和上下文各个字的语义向量表示作为输入,首先通过线性变换获得目标字的Query向量表示、上下文各个字的Key向量表示以及目标字与上下文各个字的原始Value表示,然后计算Query向量与各个Key向量的相似度作为权重(最终形成每个目标字与其上下文的字的权重关系,权重和为1),加权融合目标字的Value...