通过将mask中的True位置对应的分数设置为一个非常大的负数(这里是-1e9),这些位置在通过softmax函数后,其对应的权重将接近于0,从而实现了对特定位置的忽略。 实际应用 在实际应用中,Attention Mask被广泛应用于多种场景,包括但不限于: 文本生成:在训练生成模型时,通常需要将当前位置之后的所有位置mask掉,以防止模型...
在这种情况下,我们只需要动态地生成一个与当前步骤大小相匹配的mask矩阵即可。例如,在生成第一个词时,不需要任何mask;在生成第二个词时,只需要屏蔽掉第一个词之后的所有位置。 结论 通过Self-Attention Mask,Transformer模型的解码器能够严格遵守序列生成的顺序性,同时充分利用整个序列的上下文信息。这种设计不仅提高了...
然后进行 self-attention 操作，首先通过得到相关性矩阵，接下来非常关键，我们要对相关性矩阵进行 Mask，...
key_padding_mask指的是编码或解码部分，输入序列的Padding情况，形状为[batch_size,src_len]或者[batch...
在transformer中self-attention机制一种是加了masked，一种没有加，其本质结构和算法是一样的。加了mask的attention机制用在decoder中，他根据postional encoding的信息，来确保对位置i的编码输出只能依赖于小于i的输入，这里是有从左到右性质的，与encoder不一样；我们先看attention机制的结构图。如下：那我们逐一详解...
加了mask的attention机制用在decoder中,他根据postional encoding的信息,来确保对位置i的编码输出只能依赖于小于i的输入,这里是有从左到右性质的,与encoder不一样;我们先看attention机制的结构图。如下: 那我们逐一详解来介绍 第一步:随机初始化三个全局向量,Wq,Wk,Wv,把输入x变成三个,Q表示数序,K注意力集中的...
out=self.attention(queries,keys,values,attention_mask)out=self.dropout(out) 值得注意的是,在此处调用self.attention时传入的queries、keys、value形状分别为(以step=3为例):(bs,1,dim)、(bs,3,dim)、(bs,3,dim),即在key和value处神奇的对已有的全部单词做了考虑,而在上一步中分明将同一个形状为(bs,...
Mask是在做预测输出时,对未输出的单词信息进行遮挡; Softmax是对输出矩阵的每一行做运算,使每一行的元素值分布在0到1之间,元素值总和1。 2.自注意力机制的计算流程 2.1 Q, K, V 的获取 在计算 Q, K, V 之前,通常需要对输入的词向量矩阵 X 进行位置编码得到 \hat{X} ,过程如下图所示 然后,我们可以根...
在transformer中self-attention机制一种是加了masked,一种没有加,其本质结构和算法是一样的。加了mask的attention机制用在decoder中,他根据postional encoding的信息,来确保对位置i的编码输出只能依赖于小于i的输入,这里是有从左到右性质的,与encoder不一样;我们先看attention机制的结构图。如下: ...
Transformer中self-attention layer中一个optional的mask操作,只在decoder中起作用,翻来翻去也没有找到中文的博文详细提到这个。所以还是在medium上面找个文章抄一下。 Note: 建议先看李宏毅讲的transformer: B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF/?p=23 ...