mask才能好好干活
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和原文;token_typeids是用于分割上下句的,token_typeids用于区分是第一句还是第二句,内容...
return_attention_mask=True, return_tensors='pt', ) # 句子编码,随机选择mask,以及使用模型进行预测 input_ids = encoded_text['input_ids'].to(device) attention_mask = encoded_text['attention_mask'].to(device) output = model_best(input_ids, attention_mask) # 筛选出极大值项 _, prediction =...
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...
在准备好以上数据后,即可将 token_ids 与 attention_mask 输入到预训练好的BERT模型中,便得到了每个单词的embedding表示。如下图所示: 在上图中,为了表述方便,在输入时还是使用的单词,但是需要注意的是:实际的输入是token_ids 与 attention_mask。在经过了BERT的处理后,即得到了每个单词的嵌入表示(此嵌入表示包含...
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。
该部分代码的作用是构造attention可视域的attention_mask,因为每个样本都经过padding过程,在做self-attention的时候padding的部分不能attend到其他部分上。 输入为形状为【batch_size, from_seq_length,…】的padding好的input_ids和形状为【batch_size, to_seq_length】的mask标记向量。
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 ...
Masked Attention的实现也非常简单,只要在普通的Self Attention的Softmax步骤之前,与(&)上一个下三角矩阵M就好了 Multi-Head Attention Multi-Head Attention就是将上述的Attention做h遍,然后将h个输出进行concat得到最终的输出。这样做可以很好地提高算法的稳定性,在很多Attention相关的工作中都有相关的应用。Transformer的...