因为Multi-head-attention 是 bert 的主要组成部分,所以我们从"头"入手,希望弄清楚各个 head 对 bert 模型有什么作用。为了研究某个 head 对模型的影响,我们需要比较有这个 head 和没有这个 head 模型的前后表现。这里定义一下 HEAD-MASK 操作,其实就是针对某个 head,直接将这个 head 的 attention 值置成 0,...
下图的柱状图的数值表示相比于 bseline(也就是不做任何 head-mask)模型 acc 的相对提升,如+1%表示比 baseline 模型的 acc 相对提高了 1%,从下面的图可以看到,随机 mask 掉低于 20%的 head,在测试数据集上模型的 acc 不会降低,甚至当 mask 掉 10%的 head 的时候模型表现比不做 head mask 的时候还提升了 ...
head_mask (torch.Tensor): 1.0 in head_mask indicates that we keep the head, size: [num_heads] or [num_hidden_layers x num_heads] Returns: PyTorch Tensor with predicted class probabilities """ assert attention_mask is not None, "attention mask is none" # 调用预训练模型,得到所有token的...
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...
然后我们来看 forward 方法。输入的 mask 是 (batch, 1, time) 的,因为每个 head的 mask 都是一样的,所以先用 unsqueeze(1) 变成 (batch, 1, 1, time),mask 我们前面已经详细分析过了。 接下来是根据输入 query,key 和 value 计算变换后的 Multi-Head 的 query,key和 value。这是通过下面的语句来实现...
BERT 在 Train 时，每一个句子中随机 mask 15% 的词。缺陷：在 fine-tune 时 或 test 时，输入的...
bert中mask bert中n(seq_len)默认是512,通过padding,head_size = 64 hidden_size = 768 默认计算方式是hidden_size / heads(12) = 64,输入为seq_len(句子长度)*batch(句子个数)*embedingsize (44条消息) BERT原理和结构详解_bert结构___miss的博客-CSDN博客 在BERT...
:-1] + (self.num_attention_heads, self.attention_head_size) x = x.view(*new_x_shape) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward( self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None, encoder_hidden_states=None, encoder_attention_mask=None, ...
head_mask, output_attentions=output_attentions, past_key_value=self_attn_past_key_value, ) attention_output=self_attention_outputs[0]# 得到了attention 后的输出 # 这个在仅用作编码器的时候用不着,暂不分析 # if decoder, the last output is tuple of self-attn cache ...
1、multi-head self-attention, 支持attention_mask 和 head_mask 2、如果将bert用作decoder的话,self-attention结束后,还需要做一层cross-attention。将encoder信息和decoder信息产生交互 3、feed-forward全连接 和 layerNorm归一化。 主要操作有BertAttention,BertIntermediate和BertOutput,分别来看看它们的实现 2.3.2 ...