1）其中80%的token对应的输入被替换为mask 2）10%的token对应的输入随机替换为另一个token 3）10%的...
BertModel是一个PyTorch中用来包裹网络结构的torch.nn.Module,BertModel里有forward()方法,forward()方法中实现了将Token转化为词向量,再将词向量进行多层的Transformer Encoder的复杂变换。 forward()方法的入参有input_ids、attention_mask、token_type_ids等等,这些参数基本上是刚才Tokenizer部分的输出。 >>> bert_ou...
这个mask的作用是在翻译预测的时候，如“我爱你”，翻译成“I love you”，模型在预测love的时候是不...
需要注意的是 UNILM 模型里面 self-attention 的 MASK 矩阵和我上文讲的 attention 中的 MASK 是不同的,UNILM 是为了防止标签泄露,attention 中在 softmax 之前施加 MASK 是消除 padding 带来的影响。但是,它们本质上又是一样的,因为你可以将上述 MASK 策略...
使用attention时,需要深入了解attention机制,然后再围绕适配性进行注意力选择。注意力本身就是一种特征,通过附加到源特征上,实现一种类似特征增强的效果,因此从原理上讲,添加注意力,即使结果不变好,也不见得变差。注意力强化有用特征而弱化无用特征的作用,但是,这种机制并不是那么神奇,不一定能够做到全部增强 ...
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...
Mask表示屏蔽某些值的掩码,以便在更新参数时它们不起作用。变换器模型中有两种掩码—填充掩码和序列掩码。填充掩码用于所有缩放的点积注意,序列掩码仅用于解码器的自注意。 填充掩码解决了输入序列具有可变长度的问题。具体来说,在较短的序列后填0。但是如果输入序列太长,则会截取左侧的内容,并直接丢弃多余的内容。
最后顺便提一下soft-attention和hard-attention的区别,soft-attention就是我们上述的attention机制,解码阶段对编码的每一时刻的输出进行加权平均的方法,可以直接求取梯度;而hard-attention选择编码的输出状态是采用的蒙特卡罗抽样的方法,这部分有需要的朋友可以深入一...
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。