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...
mask才能好好干活
attention是双向的,但GPT通过attention mask达到单向,即:让[MASK]看不到 度学 习这三个字,只看到上文 小明喜欢。 细节二:Bert的是怎样预训练的? 预训练任务一:遮蔽语言模型(MLM) 将一句被mask的句子输入Bert模型,对模型输出的矩阵中mask对应位置的向量做分类,标签就是被mask的字在字典中对应的下标。这么讲有点...
概述:1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制中的应用等 2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decoder中的mask矩阵,BERT中的[Mask]位,XLNet…
至于为什么只有80%的token对应的输入被替换为mask，主要是因为fine-tune的任务中并不含有mask token。上面...
这里我们让attention矩阵的上三角元素为0就可以得到。 以如下的任务为例 。attention矩阵✖️ Value。这个过程介绍的很清楚。 (自注 这个图也解释了业务中left-to-right有效的原因) 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库的安装包 于是看了一下源码 可以看到attention_mask输入可以是二维 也可是三维。
这里需要注意的是所谓的乱序,并不是对输入样本进行打乱,输入样本会保持原始顺序,而乱序的计算是通过Attention MASK来实现。例如用‘1->3->2’的顺序,生成第3个token会先mask第2个token只使用1个token的信息。这个实现是非常必要,一方面对输入保序,保证了预训练和下游迁移时文本输入是一致的都是正常顺序。另一方面...
针对双向语言模型,MASK 掩码矩阵的元素都是0,表示所有 token 都可以互相进行 Attention 操作计算语义关系。 针对单向语言模型,以 left-to-right 为例,对于输入“x1 x2 [MASK] x4”,如果要预测 [MASK],那么就只使用它左边的信息 x1 x2,要做到这点就需要...
MASK机制 首先来到create_attention_mask_from_input_mask方法,from_seq_length和to_seq_length分别指的是a和b,前面讲关于切分的时候已经说了,切分处理会让a,b长度一致为max_seq_length。所以这里两者长度相等。最后创建了一个shape为(batch_size,from_seq_length,to_seq_length)的MASK。又扩充了一个维度,那这个...