seq_length) padding mask，True 表示 padding，需要屏蔽 :return: token_x（最终编码结果）, to...
Decoder 不仅需要 padding mask,还需要防止标签泄露,即在 t 时刻不能看到 t 时刻之后的信息,因此在上述 padding mask的基础上,还要加上 Subsequent mask。 Subsequent mask 一般是通过生成一个上三角为0的矩阵来实现的,上三角区域对应要mask的部分。 在Transformer 的 Decoder中,先不考虑 padding mask,一个包括四个...
inputs= keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(raw_inputs, padding="post", value=0)print(inputs, type(inputs)) #第二步,对无效数据做Mask,添加一个keras.layers.Masking层input_x = Input(shape=(12,), name="in") masking_layer= Masking(input_shape=(12,), mask_value=0) input_masked=...
在PyTorch的nn.TransformerEncoderLayer 和 nn.MultiheadAttention等类中,我们要用到一些mask掩码传入forward中;另外HuggingFace的AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 等类中,我们也会得到、传入一些mask,…
1. 使用tf.keras.layers.Embedding层并设置mask_zero=True 因为我们已经使用了Embedding,因此我们只需要直接设置参数mask_zero=True即可: model2=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(10000,32,mask_zero=True),tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),...
packed_batch= torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(sorted_batch, sorted_seq_lens,batch_first=True) 1. 直接讲输入和输出吧 输入如下: sorted_batch(batch_size x max_len x word_dim): 它就是经过embedding之后的词向量矩阵,只不过它已经按照,当前batch下所有句子的长度,从长到短排过序了,也就是刚...
这是在执行atten_src + src_mask时应用的。我不确定是否有示例输入-请参阅tgt_mask获取示例，但典型...
加入后序接的LSTM,那么LSTM这一步,被mask的就不用参与运算了。因此就消除了padding的影响。 但是这里会有一个影响,那就是不能输出sequence了,因此不参与运算了,所以对应的位置就没有输出了,因此LSTM就不能return sequence了,因为return的长度不同,后序就无法计算了,只能return output。
padding mask和look ahead mask用于掩盖部分数据,其本质为一个01矩阵。在mha或mmha层中做scale dot product时,填充为1的部分乘1e-9,使得计算注意力权重A=softmax(Q*K.T+mask)时,该位置的注意力权重为0。padding mask用于掩盖序列中为pad的部分,形状为(b,1,1,inp_sql_len),对于每个sequence,非pad位置处...
如下图 Figure 1 所示为对应的 Padding 和 Packing 方案,其中 SFT 数据集包含单轮对话(一个样本只包含一个输入和对应的一个输出)和多轮对话(包含多个输入-输出对)。 Padding: 每个序列中只包含一个样本,如果不超过 Max Sequence Length 则补充[PAD] 占位 Token,到满足 Max Sequence Length。