类似的,token_type_ids则是用于查找segment embedding的,而attention_mask就只是用于标识是否需要attention操作,不会转化为向量。那么position_ids呢?它则是由模型自动生成的,会在模型的forward()函数中生成。Hugging Face官方文档是这样描述的: position_ids — Indices of positions of each input sequence tokens in ...
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...
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…
这里需要注意的是，在不同的地方很多都把BERT中的mask也叫做attention mask，其实质上对应的是Transformer...
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...
Attention Mask 注意, 在上面 的计算过程中, 我们通常使用 来计算, 也就是一次计算多句话, 也就是 的维度是 , 是句长,而一个 是由多个不等长的句子组成的, 我们就需要按照这个 中最大的句长对剩余的句子进行补齐长度, 我们一般用 来进行填充, 这个过程叫做 ...
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了吗? 很简单高效啊 ,一顿操作猛如虎,loss变0了 ,很明显发生了泄漏。 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...
BERT的Transformer Encoder的Self-Attention结构能较好地建模上下文,而且在经过在语料上预训练后,能获取到输入文本较优质的语义表征。 BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去...
attention_mask即为上节我们说的MASK,这里进行拓展一个维度。 这里再简要介绍一下adder。tf.cast方法只是转换数据类型,这里用x代表attention_mask,(1-x)* (-1000)的目的是当attention为1时,即要关注这个,那么(1-x)就越趋近于0,那么做softmax,值就越接近于0,类似地,如果attention为0,那么进过softmax后的值就...
gzt是query流,这部分包含<=t的位置信息,以及<t的内容信息。实现方式就是在attention计算时用hz<t做K&V,保证内容信息不包含当前位置,而用gzt做Q来引入当前位置信息。所以XLNET其实是引入了在下游迁移中可以抛弃的gzt,来代替MASK,在保留位置信息的同时避免token本身的文本信息泄露。