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...
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...
当然！mask 的位置会被序列中的其他词注意到！反向想一下，如果 mask 的位置能被 attention 自动忽视的...
既然都mask了，我觉得是不会再和其他单词向量计算attention的。另外BERT中特殊的mask技巧(随机mask 15%的...
python huggingface-transformers bert-language-model Share Improve this question Follow asked Jun 15, 2022 at 14:56 Paschalis 1811313 bronze badges Add a comment 1 Answer Sorted by: 0 When attention_mask == 1 indicates that attention is paid to the token. Forcing it to zero effectively...
Now, I call the BERT model to get the 768-D token embeddings (the top-layer hidden states). model_result = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=True) token_embeddings = model_result.last_hidden_state print(token_embeddings.shape) # torch.Size([3, 11...
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ，根据...
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...
1.这个attention_mask就是将 mask 掉的设置为0，没有 mask 的设置为1，经过此变换之后 mask 的位置...
因为是矩阵运算，所以mask的部分是会进行attention计算的，但是不影响最后的结果，因为与其他的词注意力为...