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(logits.size())...
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...
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_mask 注意这里的attention_mask和输入的attention_mask不同,这里的attention_mask将原本为1的部分变为0,...
其中,在K-BERT中,模型Backbone的Attention Mask由两个Matrix加和而成,分别为普通的Attention Mask和Visible Matrix,实现核心代码如下: extended_attention_mask = self.get_extended_attention_mask(attention_mask, input_shape, device) + self.get_extended_attention_mask(visible_matrix, input_shape, device) 在...
mask才能好好干活
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...
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...
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...
现在,我们将token_ids以及attention_mask作为BERT模型的输入,然后获取每个标记的相应嵌入表示。 下图显示我们如何使用预训练的BERT模型来获得嵌入表示的。为了清晰起见,我们画出了标记本身而不是它的ID。一旦我们将标记作为输入喂给BERT,编码器1(Encoder 1)计算所有标记的嵌入表示然后传给下一个编码器——编码器2。编码...
bert_output = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask) bert_cls_hidden_state = bert_output[0][:,0,:] #提取[CLS]对应的隐藏状态 linear_output = self.dense(bert_cls_hidden_state) return linear_output 1. 2. 3. 4. 5. ...