通过生成上三角矩阵来实现这一点,上三角形的值全为零,并将该矩阵应用于每个序列。 对于解码器的自注意,在此使用缩放的点积注意,并且添加填充掩码和序列掩码作为attn_mask。在其他情况下,attn_mask等于填充掩码。 另一个细节是解码器输入将向右移动一个位置。这样做的一个原因是不希望模型在训练期间学习如何复制解码...
同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过attn_mask这一变量名来指代这个矩阵。
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask一律等于 padding mask。 编码器通过处理输入序列启动。然后将顶部编码器的输出转换为一组注意向量k和v。每个解码器将在其...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 这一部分作用示例: 输入: input_ids=[ [1,2,3,0,0], [1,3,5,6,1] ] input_mask=...
1. 80% 的 tokens 会被替换为 [MASK] token 2. 10% 的 tokens 会称替换为随机的 token 3. 10% 的 tokens 会保持不变但需要被预测 第一点中的替换:是 Masked LM 中的主要部分,可以在不泄露 label 的情况下融合真双向语义信息; 第二点的随机替换:因为需要在最后一层随机替换的这个 token 位去预测它真...
attn_mask = get_attn_mask(input_ids) #[6,30,30] for encoder in self.encoder: en_outpput = encoder(embed, attn_mask) #[6,30,768] cls_output = self.cls(en_outpput) #[6,2] mlm_output = self.mlm(en_outpput, masked_position) #[6,5,29] ...
Bert mask主要有三种，1.预训练的时候在句子编码的时候将部分词mask，这个主要作用是用被mask词前后的词...
return_attention_mask=True, # 返回 attn. masks. return_tensors='pt' # 返回 pytorch tensors 格式的数据 ) # 编码后的文本 IDs = torch.squeeze(encoded_dict['input_ids'],0) # 文本的 attention mask MASKs = torch.squeeze(encoded_dict['attention_mask'],0) ...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 输出层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢?
_id[i] encoded_dict = config.tokenizer.encode_plus( content, # 输入文本 add_special_tokens=True, # 添加 '[CLS]' 和 '[SEP]' max_length=pad_size, # 填充 & 截断长度 pad_to_max_length=True, padding='max_length', truncation='only_first', return_attention_mask=True, # 返回 attn. ...